[發(fā)明專利]一種基于凸包算法的爆炸火球輪廓檢測方法

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• 申請日: 2022-12-16
• 公開（公告）號: CN115937160A
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發(fā)明（設計）人: 王培忠;倪維平;覃堯;程柯楠;吳俊政;魏崇陽;楊曉亮;高天磊
• 申請（專利權）人: 西北核技術研究所
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T7/12;G06T7/13;G06T7/136;G06T5/00;G06T5/30
• 代理公司: 西安智邦專利商標代理有限公司 61211
• 代理人: 馮素玲

1.一種基于凸包算法的爆炸火球輪廓檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟一、獲取包括k個子區(qū)域的爆炸火球原始圖像，其中，k為大于等于1的整數，所述爆炸火球原始圖像為RGB圖像或者灰度圖像；

步驟二、若獲取到的爆炸火球原始圖像為RGB圖像，則將爆炸火球原始圖像轉換為灰度圖像，然后執(zhí)行步驟三；若獲取到的爆炸火球原始圖像為灰度圖像，則直接執(zhí)行步驟三；

步驟三、對灰度圖像進行分割，得到分割后的二值圖像；

步驟四、對步驟三獲得的二值圖像進行去噪處理；

步驟五、在圖像坐標系中檢測經步驟四去噪得到的二值圖像中k個子區(qū)域的邊緣，計算得到k個子區(qū)域的邊界坐標；

步驟六、將k個子區(qū)域的邊界坐標分別記為S1＝(S₁₁，S₁₂，…，S_1n)，S2＝(S₂₁，S₂₂，…，S_2m)，…，Sk＝(S_k1，S_k2，…，S_ki)，其中n、m、…、i分別為各個子區(qū)域的邊界點數量，均為大于等于3的整數；合并k個子區(qū)域的邊界坐標，構建爆炸火球的邊界點的集合S＝(S1，S2，…，Sk)；

步驟七、利用Graham掃描算法提取集合S中的最小外接多邊形連接點，將所有連接點連接為閉合多邊形，得到爆炸火球輪廓。

2.根據權利要求1所述的基于凸包算法的爆炸火球輪廓檢測方法，其特征在于，步驟五具體為：

在圖像坐標系中利用高通濾波算法檢測經步驟四去噪的二值圖像中k個子區(qū)域邊緣，根據高通濾波卷積核ken計算得到所有k個子區(qū)域的邊界坐標。

3.根據權利要求2所述的基于凸包算法的爆炸火球輪廓檢測方法，其特征在于，所述高通濾波卷積核ken為：

4.根據權利要求3所述的基于凸包算法的爆炸火球輪廓檢測方法，其特征在于，步驟四具體為：對步驟三獲得的二值圖像依次采用腐蝕運算和膨脹運算進行去噪處理。

5.根據權利要求4所述的基于凸包算法的爆炸火球輪廓檢測方法，其特征在于，步驟四中：

所述腐蝕運算和膨脹運算的計算窗口大小一致；

所述腐蝕運算和膨脹運算的計算窗口均選擇5×5。

6.根據權利要求5所述的基于凸包算法的爆炸火球輪廓檢測方法，其特征在于：步驟三采用全局閾值法對灰度圖像進行分割，獲得分割后的二值圖像。

7.根據權利要求6所述的基于凸包算法的爆炸火球輪廓檢測方法，其特征在于，步驟三具體為：

3.1、通過以下公式計算得到閾值thr，閾值thr取灰度圖像中灰度最大點與最小點灰度的差值的三分之二：

thr＝(max(piexls)-min(piexls))*2/3

其中，max(piexls)為灰度圖像中灰度最大點的灰度值，min(piexls)為灰度圖像中灰度最小點的灰度值；

3.2、將灰度圖像中灰度值大于等于閾值thr的像素點的灰度值置為1，小于閾值thr的像素點的灰度值置為0，如以下公式所示，獲得分割后的二值圖像：

其中，binaryimg為灰度圖像中各點在二值圖像中的像素灰度值，piexl為灰度圖像中各點的灰度。

8.根據權利要求7所述的基于凸包算法的爆炸火球輪廓檢測方法，其特征在于：

步驟二中，若獲取到的爆炸火球原始圖像為RGB圖像，利用平均值法，根據以下公式將爆炸火球原始圖像轉換為灰度圖像：

gray＝(R+G+B)/3

其中，gray、R、G、B分別代表輸出灰度圖像的灰度值，以及爆炸火球原始圖像的紅色、綠色和藍色三個通道的像元灰度值。

9.根據權利要求1-8任一所述的基于凸包算法的爆炸火球輪廓檢測方法，其特征在于，步驟七具體包括以下步驟：

7.1、獲取集合S中縱坐標y最小的點，得到集合S中最下面的點，記為P₀；

7.2、計算其余點與P₀的連線與X軸之間的夾角余弦值，將其余點按其與P₀的連線與X軸之間的夾角余弦值從大到小排序，排序好的點記為P₁，P₂，P₃，…，P_N，并將P₀和P₁依次壓入堆棧，其中，N為集合S中除P₀外所有點的數量，N為大于等于3的整數；

7.3、按集合S中的順序選擇點，計算堆棧棧頂下的第一個點與堆棧的棧頂點之間的向量、堆棧的棧頂點到當前點之間的向量，判斷兩個向量的方向是否沿逆時針方向變化，若是，直接將當前點壓入堆棧；否則將堆棧的棧頂點推出，并將當前點壓入堆棧，然后按集合S中的順序選擇下一個點；

7.4、采用與步驟7.3相同的方法，按集合S中的順序遍歷完其中的所有點；

7.5、將堆棧內的點在圖像坐標系中依次連接成閉合線，得到點集S的最小外接多邊形，獲得爆炸火球輪廓。