[發明專利]均值濾波方法及系統

在審

• 申請號: 202111524209.4
• 申請日: 2021-12-14
• 公開（公告）號: CN114399447A
• 公開（公告）日: 2022-04-26
• 發明（設計）人: 麥志楊;郭佳佳;麥浩晃;劉立峰
• 申請（專利權）人: 昂視工業技術（深圳）有限公司
• 主分類號: G06T5/20
• 分類號: G06T5/20;G06T7/136;G06T7/00
• 代理公司: 深圳市瑞方達知識產權事務所(普通合伙) 44314
• 代理人: 沈紅曼

本發明公開了均值濾波方法及系統，包括S1獲得檢測區域圖像、濾波核寬度和濾波核高度；S2遍歷檢測區域圖像內需要檢測的區域的像素點；S3以當前像素點為錨點，建立濾波核寬度和濾波核高度大小的矩形檢測框，遍歷矩形檢測框中的像素坐標，判斷像素坐標是否在需要檢測的區域內，若是則執行S4；若否則遍歷下一個像素坐標；直至遍歷完一個像素點的矩形檢測框后執行S5；S4將像素坐標的像素灰度值和點數進行累加，得到總像素灰度值和總點數；S5將總像素灰度值除以總點數得到均值，并直至遍歷完需要檢測的區域的像素點，得到均值圖。本發明可以靈活設置任意位置任意形狀的需要檢測的區域，不會受到區域外和邊界外的其他圖像影響，有較好的前處理效果。

技術領域

本發明涉及工業自動化機器視覺技術領域，尤其涉及一種均值濾波方法及系統。

背景技術

在工業自動化機器視覺領域，經常會遇到各種類型的缺陷瑕疵檢測項目，均值濾波方法被廣泛使用于此類項目的前處理步驟。目前市面上很多方法都是對整張圖像或者截取長方形區域圖像進行處理，并且在處理圖像邊界時通過填充像素進行處理，例如機器視覺領域常用的圖像處理開源庫opencv中均值濾波就是如此。這種處理的缺點有以下兩點，一是處理區域只能是長方形或者整圖，對于處理復雜的任意形狀區域圖像效果不好。二是由于圖像邊界是通過填充像素處理，在處理圖像邊界像素時，會受到圖像外或者區域外像素的影響，將邊界像素處理成瑕疵，導致與邊界上的實際瑕疵無法區分，造成產品漏檢和誤檢。

發明內容

本發明要解決的技術問題在于，針對現有技術存在的至少一個缺陷，提供一種均值濾波方法及系統。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：構造一種均值濾波方法，包括以下步驟：

S1：獲得檢測區域圖像R、濾波核寬度width和濾波核高度height；

S2：遍歷所述檢測區域圖像R內需要檢測的區域的像素點；

S3：以當前所述像素點為錨點，建立濾波核寬度width和濾波核高度height大小的矩形檢測框，按每行每列遍歷所述矩形檢測框中的像素坐標，判斷所述像素坐標是否在所述需要檢測的區域內，若是，則執行步驟S4；若否，則遍歷所述矩形檢測框中的下一個像素坐標；直至遍歷完一個像素點的矩形檢測框后，執行步驟S5；

S4：將所述像素坐標的像素灰度值和點數進行累加，得到總像素灰度值sum和總點數number；

S5：將總像素灰度值除以總點數得到均值，并直至遍歷完所述檢測區域圖像R內需要檢測的區域的像素點，得到最終的均值圖M。

優選地，在本發明所述的均值濾波方法中，所述步驟S1還包括獲得待處理的原圖像G；

獲得檢測區域圖像R，包括：

在所述原圖像G中確定任意位置任意形狀的需要檢測的區域，并將所述需要檢測的區域的像素灰度值轉換為預設值，其他區域的像素灰度值轉換為0，得到所述檢測區域圖像R。

優選地，在本發明所述的均值濾波方法中，所述步驟S2包括：

S21：計算所述檢測區域圖像R內需要檢測的區域的最小外接平行矩形區域，并在所述檢測區域圖像R內進行截取；

S22：遍歷所述矩形區域中的像素點，判斷所述像素點是否在所述需要檢測的區域內，若是，則執行步驟S3，若否，則遍歷下一個像素點。

優選地，在本發明所述的均值濾波方法中，所述步驟S21之前還包括：

S20：判斷所述檢測區域圖像R內需要檢測的區域在所述檢測區域圖像R大小內的占比是否小于閾值，若是，則記錄所述需要檢測的區域的像素點，并執行步驟S3、S4和S5；若否，則執行步驟S21。

優選地，在本發明所述的均值濾波方法中，在所述檢測區域圖像R內進行截取，包括：