[發明專利]一種基于立體成像的背景去除和目標圖像分割方法

有效

• 申請號: 202011278451.3
• 申請日: 2020-11-16
• 公開（公告）號: CN112419360B
• 公開（公告）日: 2023-02-21
• 發明（設計）人: 邢冀川;趙子默;高文宇;趙馳
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06T7/194
• 分類號: G06T7/194;G06T5/00;G06T5/30;G06T7/136
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 李愛英;付雷杰

本公開的基于立體成像的背景去除和目標圖像分割方法，利用激光雷達采集目標物體的激光點云數據，所述激光點云數據包括所述目標物體距離所述激光雷達的距離點云數據和所述目標物體反射激光束的反射率數據，其中，所述距離點云數據和所述反射率數據一一對應；將大于預設距離閾值的距離點云數據所對應的反射率數據的值設為零，將設為零的反射率數據轉換為背景灰度值為零的反射率灰度圖像；對所述反射率灰度圖像進行去噪，利用ROI算法得到所述目標的外接邊界圖像，進而分割出所述目標圖像。能夠利用三維點云的距離差信息實現傳送帶上復雜背景信息的去除，通過物理信息而不是通過算法對背景進行去除，達到對目標精準檢測與識別的效果。

技術領域

本公開屬于目標檢測技術領域，特別是涉及到一種基于立體成像的背景去除和目標圖像分割方法。

背景技術

在工業領域中，尤其是基于傳送帶的目標檢測與識別領域，物體的分割、定位、識別等步驟必不可少，但是這些步驟的實現通常建立在沒有背景干擾的清晰圖像上。對于單一CCD，在背景較為復雜時，用傳統算法去除圖像背景往往達不到一個理想的效果，這使得物體分割和定位的難度提高，最終導致識別率降低。因此，如何對圖像背景進行去除及目標分割的精確度掌控在工業領域尤為重要。

目前最常用的傳統圖像分割算法為三種：閾值分割法，邊緣檢測法和基于區域分割法。閾值分割法，直觀理解就是簡單的用一個或幾個閾值將某個圖像的直方圖分為幾類，分類標準就是，圖像中灰度值在同一個灰度類內的像素同屬一類。邊緣檢測法的依據主要是圖像中每個灰度級出現的不連續性，通過對不同的均勻區域間邊界的檢測來實現圖像分割，人類的視覺過程采取的就是該種方法。但該方法的效果對圖像中的初始邊緣點有強烈的依賴，如果初始的邊緣點選取不當，則可能會得不到圖像的真實邊緣，并且如果邊緣點初始化的數量較少，也可能會得不到完整的邊緣。基于區域的分割方法有兩種典型的技術，一種是區域生長，一種是區域分裂合并。區域生長法基本思想是集合相似性質的像素，之后將它們組合起來然后構成區域。分裂合并差不多是區域生長的一個逆過程：首先基于整個圖像，不斷分裂從而得到各個子區域，之后合并相關前景區域，最后實現目標的分離。

單一CCD結合傳統區域分割的方法，主要是在算法層面對背景去除和目標分割。但是在某些工業領域的傳送帶上，背景信息往往非常復雜，單一CCD所拍攝的圖像為二維圖像，只是通過算法層面無法做到對其復雜背景信息的完美去除。

發明內容

有鑒于此，本公開提出了一種基于立體成像的背景去除和目標圖像分割方法，能夠利用三維點云的距離差信息實現傳送帶上復雜背景信息的去除，通過物理信息而不是通過算法對背景進行去除，達到對目標精準檢測與識別的效果。

根據本公開的一方面，提出了一種基于立體成像的背景去除和目標圖像分割方法，所述方法包括：

利用激光雷達采集目標物體的激光點云數據，所述激光點云數據包括距離點云數據和反射率數據；

將大于預設距離閾值的距離點云數據所對應的反射率數據的值設為零，將設為零的反射率數據轉換為背景灰度值為零的反射率灰度圖像；

對所述反射率灰度圖像進行去噪，利用ROI算法得到所述目標物體的外接邊界圖像，進而分割出所述目標圖像。

在一種可能的實現方式中，所述距離點云數據和所述反射率數據一一對應。

在一種可能的實現方式中，所述距離點云數據，用來表征所述目標物體距離所述激光雷達的距離；

所述反射率數據，用來表征所述目標物體對所述激光雷達的反射率。

在一種可能的實現方式中，所述預設距離閾值小于所述激光雷達距離所述目標物的最大距離。

在一種可能的實現方式中，所述最大距離為所述激光雷達到所述目標物所放置平面的距離。