CN103218809A

CN103218809A - 一种珍珠长度参数的图像测量方法

Info

Publication number: CN103218809A
Application number: CN2013101015086A
Authority: CN
Inventors: 钱诚; 庄燕滨; 徐则中
Original assignee: Changzhou Institute of Technology
Current assignee: Changzhou Institute of Technology
Priority date: 2013-03-27
Filing date: 2013-03-27
Publication date: 2013-07-24

Abstract

本发明涉及一种珍珠长度参数的图像测量方法，参照珍珠形状分选的人工标准，将珍珠的轮廓图像按照珍珠长轴方向旋转，也即在珍珠长轴方向上，珍珠的轮廓点坐标的方差最大，而在与珍珠长轴正交方向上，轮廓点在主轴两边分布较为均匀，在该方向上对珍珠长度参数进行测量。本发明采用主成分分析法计算珍珠轮廓的主轴方向，所获取的轮廓为珍珠轮廓点在二维空间中分布方差最大的方向，能够反映珍珠的最长长度，有利于后续形状参数的测量。另外，在该珍珠形状参数的计算过程中，只在二值化、腐蚀操作过程中涉及全图的遍历，因此图像处理运算量比较少，平均处理时间大约16ms。

Description

一种珍珠长度参数的图像测量方法

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，特别涉及一种珍珠长度参数的图像测量方法。

背景技术

珍珠长度是关于珍珠形状的重要参数，被用于珍珠形状的分类与识别，在珍珠自动分选中有实际应用。在珍珠图像中，精确地提取珍珠的轮廓线，并基于该轮廓线进行形状长度的测量，是珍珠分类、识别中的一项技术。珍珠形状的参数测量要求统一的测量尺度，因此需要提取珍珠轮廓线、旋转珍珠轮廓线，使轮廓线在统一的主轴方向上测算，也即进行珍珠轮廓的归一化处理。当前珍珠形状参数测量中，所存在的一个困难是珍珠轮廓的归一化处理技术的缺乏。

现有的珍珠形状识别研究中，其首先通过图像分割获得二值图像，然后使用八邻域搜索方法获取珍珠的轮廓，对珍珠的轮廓计算傅里叶描述子，并根据这一描述子进行分类处理。这一研究的目的是为了解决珍珠的形状分类问题，其没有直接使用珍珠的长度参数，而是计算了珍珠轮廓的其它特征，因此避免了珍珠长度等直观参数的精确测量。

综观这一方法，其在珍珠轮廓的提取方法上与本发明有一定相似处，根据其在文献中的描述，这一方法在轮廓提取上的一个主要缺陷在于其获得二值图像后直接使用八邻域搜索方法搜素轮廓点，这很容易导致轮廓提取的失败。

发明内容

针对现有技术中珍珠轮廓提取方法的上述缺陷，本发明提供一种珍珠长度参数的图像测量方法，即为珍珠长度参数测量等应用提供一个轮廓归一化处理方法，以此来解决图像中珍珠长度测量技术中的难点。

本发明的技术方案是：

一种珍珠长度参数的图像测量方法，具体包括以下步骤：

（1）珍珠轮廓的提取：对珍珠的8位灰度图像进行二值化处理，得到原二值图像，对该二值图像进行腐蚀操作得到腐蚀后的二值图像；将原二值图像与腐蚀后二值图像进行像素级的减运算，由此获得珍珠的轮廓；使用八领域搜索算法获取珍珠轮廓在图像中的空间坐标；

（2）珍珠轮廓主轴方向的确定：采用主成分分析法(Principal Component Analysis)寻找坐标点分布方差最大的方向，以此作为珍珠的主轴方向；

（3）珍珠轮廓按主轴方向旋转放置；在旋转的珍珠轮廓图像中，按长轴方向分别寻找珍珠轮廓两端的端点，并计算两端点的距离值，以此作为珍珠的长度参数；

（4）在主轴方向上计算珍珠长度。

进一步，步骤（1）中二值化处理的具体步骤为：

（1）采用大律法计算阈值，对灰度图像进行阈值分割，灰度小于阈值的像素赋值为0，灰度大于阈值的像素赋值为255，以此得到一个二值图像，此二值图像中，珍珠区域为白色，背景区域为黑色；

（2）使用腐蚀算法腐蚀珍珠区域的外围，得到腐蚀后的二值图像。

本发明的有益效果是：

本发明采用主成分分析法计算珍珠轮廓的主轴方向，所获取的轮廓为珍珠轮廓点在二维空间中分布方差最大的方向，能够反映珍珠的最长长度，有利于后续形状参数的测量。另外，在该珍珠形状参数的计算过程中，只在二值化、腐蚀操作过程中涉及全图的遍历，因此图像处理运算量比较少，平均处理时间大约16ms。

附图说明

图1是珍珠按主轴与水平方向的夹角旋转前的坐标图；

图2是珍珠按主轴与水平方向的夹角旋转后的坐标图；

图3是珍珠轮廓归一化处理流程图；

图4是珍珠的8位灰度图像；

图5是对图4中的图形进行二值化处理后的图像；

图6是图5中的二值化处理后的图像与腐蚀图像相减的效果图；

图7是图6轮廓旋转后的图像；

图8是第一组轮廓处理前的珍珠8位灰度图像；

图9是第一组轮廓处理后的效果图；

图10是第二组轮廓处理前的珍珠8位灰度图像；

图11是第二组轮廓处理后的效果图；

图12是第三组轮廓处理前的珍珠8位灰度图像；

图13是第三组轮廓处理后的效果图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行进一步详细说明。

为了在图像中取得珍珠的长度参数，本发明参照珍珠形状分选的人工标准，将珍珠的轮廓图像按照珍珠长轴方向旋转，也即在珍珠长轴方向上，珍珠的轮廓点坐标的方差最大，而在与珍珠长轴正交方向上，轮廓点在主轴两边分布较为均匀，在该方向对珍珠长度参数进行测量。

在珍珠长度测量的过程中，本发明将珍珠轮廓的归一化处理过程分成三个基本步骤：1、珍珠轮廓的提取；2、珍珠轮廓主轴方向的确定；3、珍珠轮廓按主轴方向旋转放置。以此得到经过归一化处理后的珍珠轮廓。最后，在主轴方向上计算珍珠长度。

在珍珠轮廓提取步骤中，首先对珍珠的8位灰度图像进行二值化处理。具体步骤为采用大律法计算阈值，对灰度图像进行阈值分割，灰度小于阈值的像素赋值为0，灰度大于阈值的像素赋值为255，以此得到一个二值图像A。此二值图像中，珍珠区域为白色，背景区域为黑色，使用腐蚀算法腐蚀珍珠区域的外围，得到腐蚀后的二值图像B。将原二值图像A与腐蚀后二值图像B进行像素级的减运算，由此获得珍珠的轮廓，使用八领域搜索算法获取珍珠轮廓在图像中的空间坐标。

在得到珍珠轮廓的空间坐标后，本发明采用主成分分析法(Principal Component Analysis)寻找这些坐标点分布方差最大的方向，以此作为珍珠的主轴方向。其中主成分计算方法如下：假设在图像中，珍珠的轮廓包含了n个点，其坐标为

，分别计算x、y的均值

，

。随后计算坐标的协方差矩阵

计算上述协方差矩阵的特征值和特征向量，然后选取最大特征值所对应的二维特征向量

Figure 2013101015086100002DEST_PATH_IMAGE005

，即该组点坐标的主成分。

在得到主轴方向以后，计算

的单位向量，其中

Figure 2013101015086100002DEST_PATH_IMAGE007

为主轴与水平方向的夹角。该单位向量给出了珍珠轮廓点在二维图像平面空间的主轴方向。如图1所示，在该方向上，轮廓点的分布具有最大方差。如图1所示，其中表示单位向量与水平轴的夹角。随后，对轮廓的所有坐标进行旋转处理，得到旋转后的坐标：

在旋转后的珍珠轮廓图像（图2）中，按长轴方向分别寻找珍珠轮廓两端的端点，并计算两端点的距离值，以此作为珍珠的长度参数。

图4所示为获取的珍珠的8位灰度图像，图中黑色区域为背景，亮色部分为珍珠。首先，对图像进行二值化处理，其中阈值根据大律法计算得到。在计算得到阈值后，对原图的每一个像素值进行判断，如果像素值大于该阈值，则赋值为255灰度级，如果像素值小于该阈值，则赋值为0灰度级，如图5所示，由此得到一个二值化的图像。在二值图像上，采用腐蚀方法计算珍珠的轮廓，将原来的二值图像减去腐蚀后的图像，得到珍珠的轮廓图像，其中轮廓线为一连通的单像素线。最后采用八领域搜索法在相减后的图像（图6）中寻找这一轮廓线，也即获取轮廓上每一个像素在图像中的位置坐标。图7是图6轮廓旋转后的图像。

在轮廓图像中所提取的坐标点都是二维坐标，分别计算这些坐标的横坐标平均值和纵坐标平均值，随后按公式(1)计算坐标点的协方差矩阵。根据数学上的定义，计算这个矩阵的特征值和特征向量，并计算具有最大特征值的向量与水平线所成角度，主要将该向量进行单位化处理，轮廓点则按该角度旋转使得珍珠长轴在水平方向上。

对旋转后的轮廓点分别找出最小横坐标和最大横坐标，计算两者之间的差值作为珍珠的长度。图8至图13分别给出了珍珠轮廓归一化进行长度测量的3组实例图。

上述珍珠轮廓归一化处理流程如图3所示。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种珍珠长度参数的图像测量方法，具体包括以下步骤：

（4）在主轴方向上计算珍珠长度。

2.根据权利要求1所述的一种珍珠长度参数的图像测量方法，其特征在于：步骤（1）中二值化处理的具体步骤为：

（2）在原二值图像上，使用腐蚀算法腐蚀珍珠区域的外围，得到腐蚀后的二值图像。