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[發(fā)明專利]一種基于圖像顯著性檢測(cè)的焊縫識(shí)別方法有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201710201792.2 申請(qǐng)日: 2017-03-30
公開(公告)號(hào): CN107424142B 公開(公告)日: 2020-05-19
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 洪晶;祝傳貝 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 上海萬如科技發(fā)展有限公司
主分類號(hào): G06T7/00 分類號(hào): G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136
代理公司: 上海科律專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 31290 代理人: 葉鳳
地址: 200092 上海市楊*** 國(guó)省代碼: 上海;31
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摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 基于 圖像 顯著 檢測(cè) 焊縫 識(shí)別 方法
【權(quán)利要求書】:

1.一種基于圖像顯著性檢測(cè)的焊縫識(shí)別方法,其特征在于,首先使用彩色CCD攝像機(jī)拍攝焊縫圖像,然后通過比較圖像中焊縫區(qū)域與母材區(qū)域的特征,包括顏色、紋理以及亮度特征,檢測(cè)出圖像中的顯著區(qū)域,最后根據(jù)得到的顯著圖提取出焊縫的邊緣;

具體包括步驟:

步驟101、采集焊縫圖像;使用彩色CCD攝像機(jī)采集包含焊縫的圖像,置焊縫處于圖像中心位置,采集原始圖像信息;

步驟102、提取步驟101圖像信息中的顏色特征:在RGB空間中提取圖像的R,G,B三個(gè)顏色分量,在CIELab空間中提取圖像的a,b顏色分量;

步驟103、提取步驟101圖像信息中的亮度特征:在CIELab空間中提取圖像的L分量;

步驟104、分割步驟101圖像信息:使用SLIC算法將圖像劃分成50個(gè)圖像塊,供步驟105處理;

步驟105、在每個(gè)圖像塊中計(jì)算灰度共生矩陣;設(shè)某圖像塊中含有N個(gè)像素點(diǎn),則該圖像塊的灰度共生矩陣P為一個(gè)N*N階矩陣,即Pd(i,j)(i,j=0,1,2,…,255),共生矩陣中的每個(gè)元素表示一組灰度組合出現(xiàn)的次數(shù);

步驟106、基于步驟105得到的灰度共生矩陣計(jì)算出描述紋理狀況的4個(gè)統(tǒng)計(jì)量來描述紋理特征;

步驟107、完成圖像特征提取:將步驟102、步驟103、步驟106得到的圖像特征組合作為圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的特征向量,分別用于步驟201、步驟203;

步驟201、在5個(gè)尺度下,依據(jù)“中心-外周”原則計(jì)算每個(gè)像素點(diǎn)與相鄰若干像素點(diǎn)的特征向量和位置坐標(biāo)的歐氏距離disf(ic,jc),disl(ic,jc);所述5個(gè)尺度分別為:(1)以所求像素點(diǎn)為中心,邊長(zhǎng)為5的正方形區(qū)域,即相鄰的24個(gè)像素點(diǎn);(2)以所求像素點(diǎn)為中心,邊長(zhǎng)為7的正方形區(qū)域,即相鄰的48個(gè)像素點(diǎn);(3)以所求像素點(diǎn)為中心,邊長(zhǎng)為9的正方形區(qū)域,即相鄰的80個(gè)像素點(diǎn);(4)以所求像素點(diǎn)為中心,邊長(zhǎng)為11的正方形區(qū)域,即相鄰的120個(gè)像素點(diǎn);(5)以所求像素點(diǎn)為中心,邊長(zhǎng)為13的正方形區(qū)域,即相鄰的168個(gè)像素點(diǎn);

步驟202、通過式(5)將步驟201得到的5個(gè)尺度的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行線性融合,其中各參數(shù)設(shè)置為:k=5,n=24,48,80,120,168,求得每個(gè)像素的局部對(duì)比度,得到顯著圖Sl,分別用于步驟401、步驟210;

所述式(5)

在式(5)中,disf(ic,jc)為尺度c下像素i與像素j的特征差,disl(ic,jc)為尺度c下像素i與像素j的位置距離;

步驟203、依據(jù)步驟107像素的顏色特征、亮度特征以及紋理特征,通過SLIC算法對(duì)圖像進(jìn)行超像素分割,分割成num=400個(gè)超像素,分別用于步驟204、步驟205;所述超像素分割:在每個(gè)超像素中,使用超像素中所有像素的平均特征向量表示該超像素的特征向量,平均位置坐標(biāo)表示該超像素的位置坐標(biāo);

步驟204、通過式(6)計(jì)算步驟203中基于超像素的全局對(duì)比度,其中參數(shù)σ=0.2,即與圖像中所有其他超像素比較,得到顯著圖Sg

式(6)為

在式(6)中,Di表示超像素i的空間分布,其中l(wèi)ocj表示超像素j的中心位置,ui表示特征fri的中心,ωij描述超像素i和超像素j之間的相似度,Zi為歸一化常數(shù);

步驟205、在步驟203實(shí)現(xiàn)的超像素分割的基礎(chǔ)上,先選取圖像邊緣的超像素作為備選背景模板;

步驟206、計(jì)算步驟205備選背景模板中所有超像素的平均特征向量;

步驟207、計(jì)算備選背景模板中所有超像素的特征向量與步驟206所得平均特征向量的歐氏距離;并按照遞增順序進(jìn)行排序;

步驟208、取步驟207中排序結(jié)果位于前60%的超像素作為背景模板;

步驟209、對(duì)于圖像中除背景模板之外的所有超像素,通過式(7)計(jì)算每個(gè)超像素的特征向量與步驟208篩選背景模板中所有超像素特征向量的歐氏距離,并求和作為該超像素的顯著值Sbg

式(7)為

將與平均特征相差較大的超像素剔除掉之后作為背景模板,記為SPbg;圖像中其余的超像素記為SPfg

步驟210、將步驟202、步驟204、步驟209得到的三個(gè)顯著圖進(jìn)行融合并進(jìn)行歸一化,具體通過式(8)計(jì)算出最終的顯著圖S;

式(8)為S=Sl·Sg·Sbg (8)

步驟301、計(jì)算步驟210中顯著圖S的平均顯著值sm,選定閾值T=sm

步驟302、對(duì)步驟301繼續(xù)處理,將顯著圖S中顯著值大于等于閾值T的像素賦值為1,表示焊縫區(qū)域,將特征值小于該閾值的像素賦值為0,表示母材區(qū)域,這樣便得到了二值化圖像;

步驟401、依據(jù)步驟202得到的顯著圖Sl,找到其歸一化之后最亮的部分,將該部分連接起來,初步描繪出焊縫邊界;

步驟402、依據(jù)步驟401得到的焊縫邊界,將步驟302得到的二值化圖像中處于焊縫邊界外側(cè)的部分重新賦值為0,得到最終的焊縫。

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