CN105957023A - 一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法，主要解决现有的传送带纵向撕裂检测不便的问题，包括了基于色度空间变换的激光线条纹图像增强，去噪掩模的生成。本发明所达到的有益效果：本方法中包含了检测图像的预处理，基于工作环境的图像裁减和检测区域设置，在采用三通道分量线性组合的方法生成一个增强图像用于条纹提取，同时生成一个覆盖激光区域的掩模，可显著实际环境中日光和其它光源的干扰，解决现有的传送带纵向撕裂检测不便的问题。

Description

一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法

技术领域

本发明涉及一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法，属于数字图像处理技术领域。

背景技术

激光线条纹图像一般为单色激光投影成像，是投影曲面异常检测的分析基础数据。工程应用中，一般使用与激光源相同的单通道图像或者是图像的亮度分量。此外，在实际工作环境中，日光和其它光源的干扰也是影响激光线条纹提取正确性的因素，目前一般也是基于单通道数据或亮度数据的分布分析完成去噪操作。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种针对激光线条纹图像进行图像增强和去噪的方法，在采用三通道分量线性组合的方法生成一个增强图像用于条纹提取，同时生成一个覆盖激光区域的掩模，可显著实际环境中日光和其它光源的干扰，解决现有的传送带纵向撕裂检测不便的问题。

为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：

一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法，其特征是，包括如下步骤：

1)对待检测图像进行预处理；

2)裁剪待检测图像：定义变量yup、ydown(yup<ydown)来表示图像y轴方向截取的坐标，定义变量xleft、xright(xleft<xright)来表示图像x轴方向截取的坐标；过y轴坐标yup、ydown作两条水平直线，过x轴坐标xleft、xright作两条竖直直线，通过拖动这四条直线在原始图像中围成一个小的矩形图像img；

3)设置检测区域：在检测区域内部提取撕裂故障点；将激光线条纹通过多边形包围住，记录下多边形的端点坐标，此多边形作为检测区域；

4)生成掩模图像：

41)将img图像生成灰度图像，标记步骤3)中多边形的端点坐标，将多边形内的灰度值设置为255，其他区域灰度值设置为0；

42)按照步骤2)中yup、ydown、xleft、xright的定点左边对灰度图像裁剪，生成掩模图像mask；

5)生成激光线条纹掩模图像：

51)采用线性组合法将img图像转换为单通道图像，并进行分段线性灰度级变换，将灰度值范围映射到[0,255]，得到灰度图像origin；

52)对灰度图像origin进行分割，并进行形态学操作，得到激光线条纹掩模图像bmask；

6)生成阳光掩模图像：

61)对于img图像的每个像素点，将绿色通道灰度值加上蓝色通道灰度值，再减去红色通道灰度值，得到单通道图像sunimg；

62)设sunimg图像中像素灰度值均值和标准差分别为sunmean、sunstd，以sunmean+sunstd为阈值对单通道图像sunimg进行二值化；

63)依次采用不同尺寸的正方形结构元对二值图像进行膨胀与腐蚀操作，最后得到阳光掩模图像sunmask。

前述的一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法，其特征是，所述步骤1)中预处理采用高斯滤波对图像作平滑处理。

前述的一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法，其特征是，所述步骤2)中img图像面积不超过原始图像面积的三分之一。

前述的一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法，其特征是，所述步骤3)中多边形采用八边形；所述八边形的边线符合激光线条纹的走势。

前述的一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法，其特征是，所述步骤51)中单通道图像具体通过如下方法得到：

511)将img图像分成三种区域：红色的激光线条纹区域、输送带区域、强光区域，其中，红色激光线条纹区域中每个像素点红色通道的灰度值远远大于绿色通道、蓝色通道的灰度值；输送带区域中每个像素点红色、绿色、蓝色通道的灰度值都比较接近，绝对值都在30以下；阳光区域中每个像素点红色、绿色、蓝色通道的灰度值都比较接近，绝对值都在200以上；

设R、G、B分别代表彩色图像每个像素的红色通道、绿色通道、蓝色通道的灰度值；

512)取三个颜色通道的线性组合，将每个像素点的R值乘以2，再分别减去G值、B值，转换得到单通道图像。

前述的一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法，其特征是，所述步骤63)中采用的正方形结构元依次为3×3、19×19的像素块。

本发明所达到的有益效果：本方法中包含了检测图像的预处理，基于工作环境的图像裁减和检测区域设置，在采用三通道分量线性组合的方法生成一个增强图像用于条纹提取，同时生成一个覆盖激光区域的掩模，可显著实际环境中日光和其它光源的干扰，解决现有的传送带纵向撕裂检测不便的问题。

附图说明

图1是本发明中掩模图像mask的示意图；

图2是本发明中激光线条纹掩模图像bmask的示意图；

图3是本发明中阳光掩模图像sunmask的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

本发明提出了一种针对激光线条纹图像进行图像增强和去噪的方法，主要解决现有的传送带纵向撕裂检测不便的问题。

主要包括了基于色度空间变换的激光线条纹图像增强，去噪掩模的生成。条纹图像处理的一般处理对象是使用单通道分量或亮度分量，同时实际环境中的日光和其它干扰光源都是条纹提取的噪声。本发明是在采用三通道分量线性组合的方法生成一个增强图像用于条纹提取，同时生成一个覆盖激光区域的掩模，可显著实际环境中日光和其它光源的干扰；发明中还包含了检测图像的预处理，基于工作环境的图像裁减和检测区域设置。

具体的步骤如下：

第一步：检测图像的预处理

图像在被拍摄、传输过程中，往往会受到外部干扰，被噪声所污染。常见的有高斯噪声，因为高斯噪声的强度服从正态分布，所以可以使用高斯滤波对图像作平滑处理。高斯滤波是线性可分的，可以分别在水平方向和垂直方向用一维高斯矩阵对图像进行卷积，这降低了计算的时间复杂度，有利于实时处理。

第二步：图像裁剪

整个检测系统是用来实时检测输送带纵向撕裂，所以对于摄像机拍摄的每一帧图像来说，图像算法的处理时间显得至关重要。

当整个检测系统设备安装固定后，激光线条纹在采集到的图像中的位置也是基本固定的，只是由于机械震动导致激光线条纹在图像中的位置存在一定的上下偏移。在采集到的原始图像中，激光线区域位于图像中部，且整体呈水平方向。激光线区域的上侧是大片的输送带区域，下侧是一小部分的输送带区域和托辊。激光线区域亮度最高，呈红色；输送带区域和托辊的亮度较低，呈灰色。

激光线条纹的像素点数只占到图像总体像素数量很小的比例，因此如果图像算法对整幅图像进行相应的处理，计算量将会很大，这将大大增加每帧图像的处理时间，对于实时检测输送带撕裂来说是非常不利的。

本方法主要是通过提取激光线条纹的特征来分析，不关注图像中大片的输送带区域，因此可以对原始图像进行裁剪得到一幅尺寸更小的图像，图像算法以后所有的处理操作都是在裁剪得到的图像中完成。

本实施例中，以摄像机采集到的原始图像的高度为800像素，宽度为1624像素为例。

图像裁剪的具体方法是：定义变量yup、ydown(yup<ydown)来表示图像y轴方向截取的坐标，定义变量xleft、xright(xleft<xright)来表示图像x轴方向截取的坐标。过y轴坐标yup、ydown作两条水平直线，过x轴坐标xleft、xright作两条竖直直线，这四条直线在原始图像中可以围成一个小的矩形图像img。img图像面积不及原始图像面积的三分之一，以后检测系统的所有计算都在该图像中进行。

在摄像机调试模式下，通过拖动软件显示界面上的4条直线来获得裁剪后的图像img。实例：设xleft的值为104，xright的值为1389，yup的值为236，ydown的值为528，两条水平直线与两条竖直直线的交点分别为点A、B、C、D，矩形ABCD就是由原始图像裁剪所得的img图像。

第三步：检测区域设置

除了要对原始图像进行裁剪以外，还要设置检测区域以防止噪声干扰，在检测区域内部提取撕裂故障点。

当使用红色“一”字线形激光器时，原始图像中激光线条纹呈现红色，但是某些皮带输送机的托辊也是红颜色的，这就会对我们分割激光线条纹产生很大的干扰，因此可以使用检测区域把激光线条纹包围起来，把一些干扰的区域排除掉。因为整个激光线条纹从整体上来看是一个向下凸出的弧线，可以使用八边形来包围住整个激光线条纹，八边形的顶点与顶点之间的连线要尽量符合激光线条纹的走势，贴近激光线条纹并保持一定的距离，这样就可以消除检测区域以外的干扰。八边形ABCDEFGH所围区域就是检测区域，在软件的摄像机调试模式下，可通过拖动软件显示界面上的8个点来设置检测区域。

第四步：生成掩模图像mask

由于img图像是由原始图像裁剪而来，所以也要对检测区域进行裁剪。首先生成一幅灰度图像，该图像的尺寸和采集到的原始图像完全一致。在该灰度图像中标定八边形的8个点，将8个点所包围的区域灰度值设置为255，其他区域灰度值设置为0。

然后使用如前所述的yup、ydown、xleft、xright四个变量对该灰度图像进行裁剪，最终生成掩模图像mask，如图1所示，图中白色部分为检测区域，黑色部分为背景。

第五步：生成激光线条纹掩模图像：

采集到的图像中主要存在3种区域：红色的激光线条纹区域、输送带区域、强光区域。

红色激光线条纹区域中每个像素点红色通道的灰度值远远大于绿色通道、蓝色通道的灰度值；输送带区域中每个像素点红色、绿色、蓝色通道的灰度值都比较接近，但绝对值都比较小，基本都在30以下；阳光区域中每个像素点红色、绿色、蓝色通道的灰度值都比较接近，但绝对值都较大，基本都在200以上。

设R、G、B分别代表彩色图像每个像素的红色通道、绿色通道、蓝色通道的灰度值。可以取三个颜色通道的线性组合，将每个像素点的R值乘以2，再分别减去G值、B值，把彩色图像转换为单通道图像。

表1线性组合法处理后图像各区域特点

由表1可知，经过线性组合处理后，得到的单通道图像中最小值小于0，最大值大于255。图像中高灰度值对应于原图中红色激光线条纹区域，低灰度值对应于原图像中强光区域和输送带区域。因此要对图像进行灰度变换，把灰度值范围映射到[0,255]。

处理后的图片的中部深黑色区域对应彩色图像中强光区域，较亮白色曲线形区域对应彩色图像中红色激光线条纹区域。激光线条纹区域较图中其他区域对比度明显偏高，因此应使用分段线性变换对单通道图像进行灰度级变换。对彩色图像使用线性组合方法进行处理，并对得到的单通道图像进行分段线性灰度级变换，最终得到灰度图像origin。

对灰度图像origin进行分割，并进行形态学操作，得到激光线条纹掩模图像bmask，如图2所示。

第六步：生成阳光掩模图像sunmask：

视觉撕裂检测系统在采集图像时，若有矿灯或自然光照射输送带表面，则采集到的图像中会出现大块的强光区域。

若强光区域覆盖激光线条纹区域时，该部分激光线条纹将完全消失，这对激光线条纹的边缘提取造成了很大干扰，影响到撕裂故障的判断。彩色图像中强光区域、输送带区域、激光线条纹区域的红色、绿色、蓝色三个颜色通道的灰度级分布范围不同，因此对于彩色图像的每个像素点，将绿色通道灰度值加上蓝色通道灰度值，再减去红色通道灰度值，得到单通道图像sunimg。

表2线性组合法处理后图像各区域特点

设sunimg图像中像素灰度值均值和标准差分别为sunmean、sunstd，以sunmean+sunstd为阈值对单通道图像进行二值化，然后再依次使用3×3、19×19像素块的正方形结构元对二值图像进行膨胀与腐蚀操作，最后得到阳光掩模图像sunmask。如图3所示，图中黑色区域对应彩色图像的强光区域，白色区域对应彩色图像的激光线条纹区域和输送带区域。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法，其特征是，包括如下步骤：

1)对待检测图像进行预处理；

2)裁剪待检测图像：定义变量yup、ydown(yup<ydown)来表示图像y轴方向截取的坐标，定义变量xleft、xright(xleft<xright)来表示图像x轴方向截取的坐标；过y轴坐标yup、ydown作两条水平直线，过x轴坐标xleft、xright作两条竖直直线，通过拖动这四条直线在原始图像中围成一个小的矩形图像img；

3)设置检测区域：在检测区域内部提取撕裂故障点；将激光线条纹通过多边形包围住，记录下多边形的端点坐标，此多边形作为检测区域；

4)生成掩模图像：

41)将img图像生成灰度图像，标记步骤3)中多边形的端点坐标，将多边形内的灰度值设置为255，其他区域灰度值设置为0；

42)按照步骤2)中yup、ydown、xleft、xright的定点左边对灰度图像裁剪，生成掩模图像mask；

5)生成激光线条纹掩模图像：

51)采用线性组合法将img图像转换为单通道图像，并进行分段线性灰度级变换，将灰度值范围映射到[0,255]，得到灰度图像origin；

52)对灰度图像origin进行分割，并进行形态学操作，得到激光线条纹掩模图像bmask；

6)生成阳光掩模图像：

61)对于img图像的每个像素点，将绿色通道灰度值加上蓝色通道灰度值，再减去红色通道灰度值，得到单通道图像sunimg；

62)设sunimg图像中像素灰度值均值和标准差分别为sunmean、sunstd，以sunmean+sunstd为阈值对单通道图像sunimg进行二值化；

63)依次采用不同尺寸的正方形结构元对二值图像进行膨胀与腐蚀操作，最后得到阳光掩模图像sunmask。

2.根据权利要求1所述的一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法，其特征是，所述步骤1)中预处理采用高斯滤波对图像作平滑处理。

3.根据权利要求1所述的一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法，其特征是，所述步骤2)中img图像面积不超过原始图像面积的三分之一。

4.根据权利要求1所述的一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法，其特征是，所述步骤3)中多边形采用八边形；所述八边形的边线符合激光线条纹的走势。

5.根据权利要求1所述的一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法，其特征是，所述步骤51)中单通道图像具体通过如下方法得到：

511)将img图像分成三种区域：红色的激光线条纹区域、输送带区域、强光区域，其中，红色激光线条纹区域中每个像素点红色通道的灰度值远远大于绿色通道、蓝色通道的灰度值；输送带区域中每个像素点红色、绿色、蓝色通道的灰度值都比较接近，绝对值都在30以下；阳光区域中每个像素点红色、绿色、蓝色通道的灰度值都比较接近，绝对值都在200以上；

设R、G、B分别代表彩色图像每个像素的红色通道、绿色通道、蓝色通道的灰度值；

512)取三个颜色通道的线性组合，将每个像素点的R值乘以2，再分别减去G值、B值，转换得到单通道图像。

6.根据权利要求1所述的一种基于色度空间变换的激光线条纹图像增强和去噪方法，其特征是，所述步骤63)中采用的正方形结构元依次为3×3、19×19的像素块。