[發明專利]基于天牛須算法和數學形態學的射線圖像焊縫提取方法

有效

• 申請號: 201810367303.5
• 申請日: 2018-04-23
• 公開（公告）號: CN108596930B
• 公開（公告）日: 2020-10-27
• 發明（設計）人: 姜洪權;高建民;高智勇;王昭;王榮喜;程雷;昌亞勝;賀帥
• 申請（專利權）人: 西安交通大學
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/136;G06K9/38;G06K9/46
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 高博

1.基于天牛須算法和數學形態學的射線圖像焊縫提取方法，其特征在于，首先對射線圖像進行預處理，對灰度圖像進行二維自適應維納濾波處理，得到去除噪聲后的射線灰度圖像f(x,y)，讀入射線圖像將其灰度化，得到灰度圖像，同時進行二維自適應維納濾波處理；然后對灰度圖像進行閾值分割，利用天牛須優化算法與聚類思想尋找射線圖像二值化處理的最佳閾值，并根據搜尋的最佳閾值對待分割的射線灰度圖像進行閾值分割，得到分割后的二值化圖像，具體步驟如下：

S201、選取圖像灰度值與聚類中心誤差平方和作為目標函數；

S202、取天牛須優化算法的最大迭代次數為n，天牛的兩條須之間的距離為d0，每次迭代完成后步長的縮小倍數為eta；

S203、初始化參數；

S204、隨機選取天牛右須指向左須的歸一化方向向量dir；

S205、更新天牛的質心坐標x；

S206、確定質心坐標的適應度函數值；

S207、更新天牛飛行步長step＝eta*step；

S208、更新適應度函數最小值E_best和對應的天牛質心坐標值X_best，若E(x)＜E_best，E(x)為當前迭代的適應度函數值，則X_best＝x，E_best＝E(x)，反之不變，然后回到步驟S204進行反復迭代，直至達到最大迭代次數；

S209、求取灰度圖像的最佳分割閾值T，并進行圖像分割得到二值化圖像；

最后提取出射線圖像的焊縫邊緣，采用數學形態學對二值化圖像進行去噪、對象刪除和邊界提取，從而獲得射線圖像的焊縫邊緣，具體步驟如下：

S301、采用形態學噪聲濾除器消除二值化圖像的噪聲得到圖像s(x,y)；

S302、對步驟S301獲得圖像s(x,y)進行二值化取反，然后依據每個像素8領域確定區域的連通性，獲得n個像素灰度值均為1的8連通區域s₁、s₂、s₃、…s_n；

S303、計算連通區域s₁、s₂、s₃、…s_n的像素個數，對像素個數最多的兩個連通區域進行保留，而將其余的連通區域全部進行二值化取反，即實現焊縫區域內部缺陷點的刪除，從而獲得焊縫區域內部不包含缺陷點的二值化圖像；

S304、對步驟S303所獲得的圖像再進行二值化取反，得到圖像s′(x,y)；

S305、利用數學形態學中的邊界提取對步驟S304所得圖像s′(x,y)進行處理，提取出光滑、連續、不受缺陷邊緣影響、能正確反映焊縫區域的邊界。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，由步驟S204～S208獲得最終的則為該灰度圖像的最佳分割閾值，閾值分割后的二值化圖像g(x,y)如下：

其中，f(x,y)為原灰度圖像，T為閾值，L_min為圖像的最小灰度值。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟S201中，天牛的適應度函數值E(k₁,k₂)如下：

其中，k₁、k₂代表隨機的將灰度圖像分成兩部分的灰度均值,也是天牛的質心坐標的橫坐標值、縱坐標值，k₁＜k₂；L_min、L_max為圖像的最小和最大灰度值；表示每次迭代的分割閾值；N_i、N_j為第i、j個灰度值在圖像中出現的次數；N表示圖像像素總數。