CN105894546A - 一种在皮带机上的运动物体的视频图像模型化处理方法 - Google Patents

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徐智广
周杏樱
蓝必铁
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    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence

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Abstract

本发明公开了一种在皮带机上的运动物体的视频图像模型化处理方法，提取图像队列中的图像信息，经过目标轮廓识别后得物体闭合轮廓图像，提取物体闭合轮廓图像判断该边缘轮廓路径是否为闭合轮廓路径，将闭合轮廓路径分别计算出像素宽度、像素高度及闭合轮廓面积，分别对应与设定的最小像素宽度值、最小像素高度值以及最小图像面积值作比较，若都通过，则将该边缘轮廓路径存入图像块模型单元中。重复上述的判断处理过程至完成对所有闭合轮廓路径的处理后，完成对该帧视频图像模型化处理过程，得图像块模型单元，本发明的处理方法能够快速有效的将视频图像中的目标物体模型化，以方便之后的进一步处理。

Description

一种在皮带机上的运动物体的视频图像模型化处理方法
技术领域
本发明涉及一种图像模型化处理方法，更具体地说，尤其涉及一种在皮带机上的运动物体的视频图像模型化处理方法。
背景技术
传统的皮带机计数器是采用红外传感器安装固定在传送带的两侧，一端发射红外线、另一端接收此红外线信号，当目标物品从中间通过遮挡到红外线时，会触发计数器进行计数。根据上述计数器的工作原理可知，被检测识别的目标物品通常比较大件，并且在传送带中传送时为单通道，只有将目标物品一个一个地依次通过红外传感器才能够逐一识别计数。如果被检测的目标物品体积细薄且数量比较多，当这些目标物品在传送带上批量传送的话，红外传感器不能够对其进行批量识别，传统的皮带机计数器将不能将其识别并计算。如今，随计算机技术的高速发展，亟待发明一种针对运动的细小物体进行视频识别的技术处理方法，以满足现代加工制造业的生产需要。而在对运动物体的视频图像的过程中，如何将视频图像中的目标物体模型化成为了其中一个关键的步骤。
发明内容
本发明的目的在于提供一种在皮带机上的运动物体的视频图像模型化处理方法，利用该处理方法能够快速有效的将视频图像中的目标物体模型化，以方便之后的进一步处理。
本发明的技术方案如下：
一种在皮带机上的运动物体的视频图像模型化处理方法，包括如下处理步骤：
(1)从图像存储装置的提取图像队列中最前一帧的图像信息后经过目标轮廓识别后得物体闭合轮廓图像；
(2)在步骤(1)所得的物体闭合轮廓图像中查找提取一个未处理的边缘轮廓路径，若提取成功，则进入下一处理步骤，若提取不成功，则完成对闭合轮廓图像的处理过程；
(3)在通过了步骤(2)的边缘轮廓路径，判断该边缘轮廓路径是否为闭合轮廓路径，若该边缘轮廓路径为闭合轮廓路径，则进入下一处理步骤，否则跳过该边缘轮廓路径查找下一个边缘轮廓路径；
(4)将通过了步骤(3)的闭合轮廓路径计算出像素宽度并与设定的最小像素宽度值比较，若闭合轮廓路径的像素宽度大于最小像素宽度，则进入下一个处理步骤，否则跳回至步骤(2)；
(5)将通过了步骤(4)的闭合轮廓路径计算出像素高度并与设定的最小像素高度值比较，若闭合轮廓路径的像素高度大于最小像素高度，则进入下一个处理步骤，否则跳回至步骤(2)；
(6)将通过了步骤(5)的闭合轮廓路径计算出闭合轮廓面积，并将得到的闭合轮廓面积与设定的最小图像面积值比较，若闭合轮廓面积大于最小图像面积值，则进入下一个处理步骤，否则跳回至步骤(2)；
(7)将通过了步骤(6)比较所得的边缘轮廓路径存入图像块模型单元中，并跳回至步骤(2)；
优选的，在步骤(4)中，根据物体的实际形状计算出物体轮廓宽度像素值，所述的最小像素宽度值为物体轮廓宽度像素值的0.75～0.85倍。
优选的，在步骤(5)中，根据物体的实际形状计算出物体轮廓高度像素值，所述的最小像素高度值为物体轮廓高度像素值的0.85～0.95倍。
优选的，在步骤(6)中，根据物体的实际形状计算出物体轮廓面积，所述的最小图像面积值为物体轮廓面积的0.7～0.9倍。
与现有技术相比，本发明具有的有益效果为：
本发明的一种在皮带机上的运动物体的视频图像模型化处理方法，先提取图像队列中最前一帧的图像信息，经过目标轮廓识别后得物体闭合轮廓图像，然后在物体闭合轮廓图像中查找提取一个未处理的边缘轮廓路径，若提取成功，则判断该边缘轮廓路径是否为闭合轮廓路径，若该边缘轮廓路径为闭合轮廓路径，则将该闭合轮廓路径分别计算出像素宽度、像素高度及闭合轮廓面积，再将计算出来闭合轮廓路径的像素宽度、像素高度及闭合轮廓面积分别对应与设定的最小像素宽度值、最小像素高度值以及最小图像面积值作比较，若都通过对比，则将该边缘轮廓路径存入图像块模型单元中。重复上述的判断处理过程直至完成对该闭合轮廓图像中所有闭合轮廓路径的处理后，完成对该帧视频图像模型化处理过程，所得的图像块模型单元即为最后处理的结果。本发明的处理方法能够快速有效的将视频图像中的目标物体模型化，以方便之后的进一步处理。
附图说明
图1是本发明的控制流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施方式，对本发明的技术方案作进一步的详细说明，但不构成对本发明的任何限制。
参照图1所示，本发明的一种在皮带机上的运动物体的视频图像模型化处理方法，包括如下处理步骤：
(1)从图像存储装置的提取图像队列中最前一帧的图像信息后经过目标轮廓识别后得物体闭合轮廓图像，对图像队列中的图像信息按顺序一帧一帧的进行处理。
(2)在步骤(1)所得的物体闭合轮廓图像中查找提取一个未处理的边缘轮廓路径，若提取成功，则进入下一处理步骤，若提取不成功，则完成对闭合轮廓图像的处理过程。
(3)在通过了步骤(2)的边缘轮廓路径，判断该边缘轮廓路径是否为闭合轮廓路径，若该边缘轮廓路径为闭合轮廓路径，则进入下一处理步骤，否则跳过该边缘轮廓路径查找下一个边缘轮廓路径。
(4)将通过了步骤(3)的闭合轮廓路径计算出像素宽度并与设定的最小像素宽度值比较，若闭合轮廓路径的像素宽度大于最小像素宽度，则进入下一个处理步骤，否则跳回至步骤(2)。其中，根据物体的实际形状计算出物体轮廓宽度像素值，所述的最小像素宽度值为物体轮廓宽度像素值的0.75～0.85倍。
(5)将通过了步骤(4)的闭合轮廓路径计算出像素高度并与设定的最小像素高度值比较，若闭合轮廓路径的像素高度大于最小像素高度，则进入下一个处理步骤，否则跳回至步骤(2)。其中，根据物体的实际形状计算出物体轮廓高度像素值，所述的最小像素高度值为物体轮廓高度像素值的0.85～0.95倍。
(6)将通过了步骤(5)的闭合轮廓路径计算出闭合轮廓面积，并将得到的闭合轮廓面积与设定的最小图像面积值比较，若闭合轮廓面积大于最小图像面积值，则进入下一个处理步骤，否则跳回至步骤(2)。其中，根据物体的实际形状计算出物体轮廓面积，所述的最小图像面积值为物体轮廓面积的0.7～0.9倍。
(7)将通过了步骤(6)比较所得的边缘轮廓路径存入图像块模型单元中，并跳回至步骤(2)。
本发明的一种在皮带机上的运动物体的视频图像模型化处理方法，先提取图像队列中最前一帧的图像信息，经过目标轮廓识别后得物体闭合轮廓图像，然后在物体闭合轮廓图像中查找提取一个未处理的边缘轮廓路径，若提取成功，则判断该边缘轮廓路径是否为闭合轮廓路径，若该边缘轮廓路径为闭合轮廓路径，则将该闭合轮廓路径分别计算出像素宽度、像素高度及闭合轮廓面积，再将计算出来闭合轮廓路径的像素宽度、像素高度及闭合轮廓面积分别对应与设定的最小像素宽度值、最小像素高度值以及最小图像面积值作比较，若都通过对比，则将该边缘轮廓路径存入图像块模型单元中。重复上述的判断处理过程直至完成对该闭合轮廓图像中所有闭合轮廓路径的处理后，完成对该帧视频图像模型化处理过程，所得的图像块模型单元即为最后处理的结果，本发明的处理方法能够快速有效的将视频图像中的目标物体模型化，以方便之后的进一步处理。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，凡在本发明的精神和原则范围内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种在皮带机上的运动物体的视频图像模型化处理方法，其特征在于，包括如下处理步骤：
(1)从图像存储装置的提取图像队列中最前一帧的图像信息后经过目标轮廓识别后得物体闭合轮廓图像；
(2)在步骤(1)所得的物体闭合轮廓图像中查找提取一个未处理的边缘轮廓路径，若提取成功，则进入下一处理步骤，若提取不成功，则完成对闭合轮廓图像的处理过程；
(3)在通过了步骤(2)的边缘轮廓路径，判断该边缘轮廓路径是否为闭合轮廓路径，若该边缘轮廓路径为闭合轮廓路径，则进入下一处理步骤，否则跳过该边缘轮廓路径查找下一个边缘轮廓路径；
(4)将通过了步骤(3)的闭合轮廓路径计算出像素宽度并与设定的最小像素宽度值比较，若闭合轮廓路径的像素宽度大于最小像素宽度，则进入下一个处理步骤，否则跳回至步骤(2)；
(5)将通过了步骤(4)的闭合轮廓路径计算出像素高度并与设定的最小像素高度值比较，若闭合轮廓路径的像素高度大于最小像素高度，则进入下一个处理步骤，否则跳回至步骤(2)；
(6)将通过了步骤(5)的闭合轮廓路径计算出闭合轮廓面积，并将得到的闭合轮廓面积与设定的最小图像面积值比较，若闭合轮廓面积大于最小图像面积值，则进入下一个处理步骤，否则跳回至步骤(2)；
(7)将通过了步骤(6)比较所得的边缘轮廓路径存入图像块模型单元中，并跳回至步骤(2)。
2.根据权利要求1所述的一种在皮带机上的运动物体的视频图像模型化处理方法，其特征在于，在步骤(4)中，根据物体的实际形状计算出物体轮廓宽度像素值，所述的最小像素宽度值为物体轮廓宽度像素值的0.75～0.85倍。
3.根据权利要求1所述的一种在皮带机上的运动物体的视频图像模型化处理方法，其特征在于，在步骤(5)中，根据物体的实际形状计算出物体轮廓高度像素值，所述的最小像素高度值为物体轮廓高度像素值的0.85～0.95倍。
4.根据权利要求1至3所述的一种在皮带机上的运动物体的视频图像模型化处理方法，其特征在于，在步骤(6)中，根据物体的实际形状计算出物体轮廓面积，所述的最小图像面积值为物体轮廓面积的0.7～0.9倍。
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