[發明專利]一種適用于工業檢測的自適應背景扣除的方法

有效

• 申請號: 201710898746.2
• 申請日: 2017-09-28
• 公開（公告）號: CN107633493B
• 公開（公告）日: 2021-03-23
• 發明（設計）人: 王曉城;車鎮兵
• 申請（專利權）人: 珠海博明視覺科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00
• 代理公司: 廣州市紅荔專利代理有限公司 44214
• 代理人: 王賢義

本發明公開了一種適用于工業檢測的自適應背景扣除的方法，旨在提供一種提高工業測量中背景扣除對環境的適應性、穩定度同時保證了精度的適用于工業檢測的自適應背景扣除的方法。本發明包括以下步驟：A.輸入圖像；B.平面擬合圖像；C.均勻化圖像；D.圖像金字塔；E.尋找物體；F扣除圓外背景并計算背景平均值；G.整圖減去背景平均值；I輸出圖像。本發明應用于工業智能制造的技術領域。

技術領域

本發明涉及一種適用于工業檢測的自適應背景扣除的方法。

背景技術

傳統背景扣除的基本原理在于，利用每次相機開機對黑箱拍一張實時圖像，作為暗電流圖像，相機開始工作后拍到物體的圖像均減去暗電流圖，得出去噪圖像。但是相機的工作條件永遠不是理想的，比如黑箱漏光, 相機未達到工作溫度或超過工作溫度，空氣濕度等環境因素都會使暗電流的過高或過低，最后影響到生成的圖像質量，導致噪聲過多或者圖像過暗。在質量測試項目里面對于圖像的清晰度，真實度要求尤為嚴格，該算法不能滿足多數測試項目需要。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是克服現有技術的不足，提供了一種提高工業測量中背景扣除對環境的適應性、穩定度同時保證了精度的適用于工業檢測的自適應背景扣除的方法。

本發明所采用的技術方案是：本發明包括以下步驟：

A.輸入圖像；

B.平面擬合圖像，將圖像所有的像素看成一個離散點的集合，再將這些離散點擬合到平面；

C.均勻化圖像，通過設定閾值，將大于閾值的離散點剔除，從而達到圖像平面均勻化；

D.將均勻化后的圖像做圖像金字塔處理；

E.尋找物體，所述尋找物體可為尋找圓形的光斑，經過所述圖像金字塔處理后的圖像內物體單一，得到圖中最亮的地方就是圓心也就是圖像的重心，然后通過二分檢索法和求重心的方式可獲得半徑和圓心；

F.扣除尋找物體并計算圖像平均值：將尋找物體中心與通過二分檢索法和求重心的方式所獲得的圓心對應后，再減去該尋找物體的大小，從而剔除尋找物體的干擾，獲得圖像基線的平均值；

G. 整圖減去平均值：我們將整張圖減去背景的平均值，從而達到了圖像自適應背景扣除，基線校準的效果，從而使圖像回到基線為0的水平。

H.輸出圖像。

進一步的，所述閾值為所有所述離散點到平面距離和的最小值。

進一步的，所述圖像金字塔的任意一層的寬度和高度為所在層的上一層的寬度和高度的二分之一。

本發明的有益效果是：由于本發明采用平面擬合，扣除圖像中不均勻的背景，不僅減少了雜質, 還能去除少量噪聲；另一方面，將物體找出后，再將物體以外的所有點求背景平均值，然后整圖減去背景的平均值，有了這個實時的背景平均值，圖像基線達到自適應效果，得出的圖像噪聲更小，穩定性更高。

附圖說明

圖1是本發明的步驟流程圖；

圖2是圖像金字塔示意圖；

圖3是找到圓心與半徑的示意圖；

圖4是物體扣除出圖像然后計算背景的平均值的直方圖；

圖5是將整圖減去背景平均值的基線直方圖；

圖6是原圖像基線直方圖。

具體實施方式

如圖1所示，在本實施例中，本發明包括以下步驟：

A.輸入圖像；

B.平面擬合圖像，將圖像所有的像素看成一個離散點的集合，再將這些離散點擬合到平面，即求這些點到平面距離和的最小值；