[發明專利]一種紅外熱像儀圖像邊緣檢測方法

在審

• 申請號: 201710349694.3
• 申請日: 2017-05-17
• 公開（公告）號: CN108510512A
• 公開（公告）日: 2018-09-07
• 發明（設計）人: 姚國平
• 申請（專利權）人: 蘇州純青智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T5/00
• 代理公司: 北京華識知識產權代理有限公司 11530
• 代理人: 陳敏

本發明提出了一種紅外熱像儀圖像邊緣檢測方法，針對紅外熱像儀采集的紅外影像邊緣信息模糊、影像存在噪聲、邊緣信息難提取的特點，法首先引進形態學中的開閉運算對具有隨機噪聲的紅外影像進行濾波，接著運用拉普拉斯算法邊緣檢測，然后再采用Roberts算子提取邊緣信息，建立相應的融合規則及閾值條件，將兩種方法檢測出的影像邊緣信息融合，得到最終的融合影像。該方法結合了兩種檢測算子的優點，定位精度高，有很強的抗噪性，獲得了比較理想的檢測效果。

技術領域

本發明涉及圖像檢測技術領域，具體涉及一種紅外熱像儀圖像邊緣檢測方法。

背景技術

溫度是表征物質狀態的重要參數，自然界中一切溫度高于絕對零度的物體時刻都在以電磁波的形式向外輻射能量，紅外成像技術正是利用這種特性對溫度進行探測的。紅外成像技術具有對溫度探測靈敏度高、測溫準確、可靠性強等特點，因此，近年來，利用紅外熱像儀獲取目標影像，對感興趣區域進行無損探測，該技術已應用到軍事勘察、遙感監測、森林防火等相關領域。邊緣是紅外影像的最基本特征，邊緣檢測是紅外影像處理的重要組成部分，其檢測效果的好壞直接影響后續的影像理解、影像分析、影像識別等操作。目前，傳統的邊緣檢測算子有：Roberts算子、Sobel算子、 LOG算子、GaussLaplace算子和Canny算子等。但由于紅外熱像儀影像(以下稱其為紅外影像)的成像機理、成像系統特性及環境反射等原因，使紅外影像上顯現出很多噪聲點，上述傳統的經典算子具有運算簡單、計算速度快等優點，但當影像中含有較多噪聲時，這些算子不能很好地剔除噪聲的干擾，很難在噪聲和影像邊緣中做取舍，常常會將噪聲誤判為邊緣點檢測出來，而真正的邊緣由于噪聲的干擾可能被漏檢。

因此，針對上述問題，本發明提出了一種新的技術方案。

發明內容

本發明的目的是提供一種即能對紅外影像去噪，又能保留影像的邊緣細節信息，其融合影像極大的提高了邊緣檢測效果，解決了紅外影像目標識別問題的紅外熱像儀圖像邊緣檢測方法。

本發明是能過以下技術方案來實現的：

一種紅外熱像儀圖像邊緣檢測方法，包括以下步驟：

根據影像應用目的及用途，給定感興趣的溫度閾值，根據溫度閾值交感興趣區域影像提取出來；

對提取完溫度區域的影像增加2%的椒鹽噪聲；

基于形態不同尺度的結構元素S₁和S₂對影像進行順序開閉運算，然后與拉普斯算子進行卷積操作，檢測所有過零點的軌跡，即得到影像f₁；

采用中值濾波去噪，再用ROBERTS算子對影像過緣檢測，得到影像f₂；

將步驟和步驟得到的兩幅影像f₁和f₂的像素值賦予權重，再取平均，融合為一幅新的影像f₃；

進行灰度閾值處理，基于影像識別需要，選取適當閾值，對影像進行閾值判決，除去不必要的冗余信息，得到過緣檢測融合影像f₄。

進一步地，所述步驟中的結構元素S₁和S₂為尺度和形狀不一樣的兩個結構示素。

進一步地，所述步驟中值濾波去噪的方法為將鄰域中的像素值從大到小排序，然后選擇其中間值作為輸出值。

進一步地，所述步驟中的權重值為0.5。

本發明的有益效果是：本方法在很大程度上減輕了紅外影像邊緣檢測的模糊性，有效地抑制了噪聲，提高信噪比，充分發揮兩種算子的優點，檢測的影像邊緣平滑性好、圖像清晰，定位準確，影像質量有明顯的改善，是一種簡單有效的邊緣檢測方法。

具體實施方式