[發明專利]基于積分算法的局部自適應圖像閾值處理方法

有效

• 申請號: 201811187496.2
• 申請日: 2018-10-12
• 公開（公告）號: CN109559318B
• 公開（公告）日: 2023-08-29
• 發明（設計）人: 周勇;熊聯軍
• 申請（專利權）人: 昆山博澤智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/136;G06T7/194
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司 32224
• 代理人: 董建林

本發明公開了一種基于積分算法的局部自適應圖像閾值處理方法，包括采集鑄件圖像，并對其進行灰度化；將灰度圖像轉換成積分圖像；對積分圖像進行區域領域均值運算，得到各區域新的中心像素點灰度值，將新的中心像素點灰度值作為區域的閾值；計算區域的平均閾值，根據各區域的平均閾值，進行圖像二值化處理。本發明將灰度圖像轉換為積分圖像，對積分圖像進行區域劃分，并計算每個區域的平均閾值，最后根據區域的平均閾值對圖像進行二值化，避免了單一閾值處理像素，會將目標區域和背景區域進行錯誤劃分的問題。

技術領域

本發明涉及一種基于積分算法的局部自適應圖像閾值處理方法，屬于圖像處理領域。

背景技術

鑄造完成的鑄件物體需要取圖分析，即采集圖像，通過圖像處理對鑄件進行分析，發現鑄件存在的問題。現在采集圖像時，采用x射線光源和平板相機，由于x射線照射不均勻，有突發噪聲或者背景灰度變化比較大時，整幅圖像分割將沒有合適的單一閾值，如果仍然采用單一的閾值方式去處理每一個像素，有可能會將目標區域和背景區域進行錯誤的劃分。

發明內容

本發明提供了一種基于積分算法的局部自適應圖像閾值處理方法，解決了現有單一閾值方式會將目標區域和背景區域錯誤劃分的問題。

為了解決上述技術問題，本發明所采用的技術方案是：

基于積分算法的局部自適應圖像閾值處理方法，包括以下步驟，

采集鑄件圖像，并對其進行灰度化；

將灰度圖像轉換成積分圖像；

對積分圖像進行區域領域均值運算，得到各區域新的中心像素點灰度值，將新的中心像素點灰度值作為區域的閾值；

計算區域的平均閾值，根據各區域的平均閾值，進行圖像二值化處理。

像素點灰度值的轉換公式為，

其中，p1(i,j)為積分圖像中坐標為(i，j)的像素點灰度值，p(i,j)為灰度圖像中坐標為(i，j)的像素點灰度值，m和n分別代表灰度圖像的寬度和高度。

獲得各區域新的中心像素點灰度值過程為，

對積分圖像進行區域劃分，區域大小為s*s；

確定四個頂角像素點；

計算新的中心像素點灰度值p＝A+D-B-C，其中A,B,C,D分別為積分圖像中區域左上頂角、右上頂角、左下頂角和右下頂角的像素點灰度值。

假設區域中心像素點坐標為(i，j)，則區域橫坐標方向的最小值為x₁，最大值為x₂，縱坐標方向的最小值為y₁，最大值為y₂；

其中，x₁＝i-s/2，若x₁0，則x₁＝0，若x₁≥圖像寬度，則x₁＝圖像寬度-1；

x₂＝i+s/2，若x₂≥圖像寬度，則x₂＝圖像寬度-1；

y₁＝j-s/2，若y₁0，則y₁＝0，若y₁≥圖像高度，則y₁＝圖像高度-1；

y₂＝j+s/2，若y₂≥圖像高度，則y₂＝圖像高度-1；

平均閾值R＝區域閾值/(s*s)。