CN109118511B - 一种倾斜传感器的图像处理方法 - Google Patents

一种倾斜传感器的图像处理方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种倾斜传感器的图像处理方法，包括以下步骤：对初始图像进行滤波处理，获得滤波后的图像；对所述滤波后的图像进行阈值化操作，将滤波后的图像转换为二值化图；对所述二值化图进行连通区域的提取，获得感兴趣区域；采用椭圆拟合方法计算所述感兴趣区域的中心点坐标。其能够对图像进行滤波处理，方法简单，精度高，定位准确。

Description

一种倾斜传感器的图像处理方法
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种倾斜传感器的图像处理方法。
背景技术
倾斜传感器又称作倾斜仪、测斜仪、水平仪、倾角计，经常用于测量倾斜偏差角度的一种传感器。作为一种检测工具，它已成为桥梁架设、铁路铺设、土木工程、石油钻井、航空航海、工业自动化、智能平台、机械加工等领域不可缺少的重要测量工具。
中国专利申请号201620008585.6公开了一种倾斜传感器，该传感器的机械结构包括一个圆筒，在圆筒内设置有保持自由悬垂的悬垂件，光学成像系统与其相对以使悬垂件在光学成像系统中成像。其中光学成像系统拍摄的图像需要经图像处理系统进行处理，需准确定位悬垂件的位置，根据悬垂件的位置变化反应倾斜传感器的倾斜角度变化。因此，识别采集图像中的悬垂件的位置至关重要。
目前，理想状态下悬垂件所成图像为圆形的亮点，可与图像的背景明显区分。在实际使用过程中，由于背景光的存在导致图像背景亮暗不均，而环境温度变化导致摄像机采集的图像存在一些图像噪点，特别是温度较高的情况下，摄像机采集的图像质量相对较差，而这些较差质量的图像会对图像处理造成影响，这就使得我们难以对悬垂件进行准确定位，引起最终计算错误，使得该传感器的使用精度受到影响。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种倾斜传感器的图像处理方法，其能够对图像进行滤波处理，方法简单，精度高，定位准确。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种倾斜传感器的图像处理方法，包括以下步骤：
S1、对初始图像进行滤波处理，获得滤波后的图像；
S2、对所述滤波后的图像进行阈值化操作，将滤波后的图像转换为二值化图；
S3、对所述二值化图进行连通区域的提取，获得感兴趣区域；
S4、采用椭圆拟合方法计算所述感兴趣区域的中心点坐标。
作为本发明的进一步改进，所述采用椭圆拟合方法计算所述感兴趣区域的中心点坐标，具体包括：
S41、获得感兴趣区域的梯度图，对所述梯度图进行二值化操作，获得感兴趣区域的边缘点集合；
S42、选取感兴趣区域内的点作为原点，建立直角坐标系，所述直角坐标系将所述边缘点集合分割成第一轮廊点集、第二轮廊点集、第三轮廊点集和第四轮廊点集，其中，所述直角坐标系的第一象限内的点为第一轮廊点集，所述直角坐标系的第二象限内的点为第二轮廊点集，所述直角坐标系的第三象限内的点为第三轮廊点集，所述直角坐标系的第四象限内的点为第四轮廊点集；
S43、使用最小二乘法对第一轮廊点集进行椭圆拟合，获得第一拟合椭圆，所述第一拟合椭圆的中心点坐标为A(X1,Y1)，
使用最小二乘法对第二轮廊点集进行椭圆拟合，获得第二拟合椭圆，所述第二拟合椭圆的中心点坐标为B(X2,Y2)，
使用最小二乘法对第三轮廊点集进行椭圆拟合，获得第三拟合椭圆，所述第三拟合椭圆的中心点坐标为C(X3，Y3)，
使用最小二乘法对第四轮廊点集进行椭圆拟合，获得第四拟合椭圆，所述第四拟合椭圆的中心点坐标为D(X4，Y4)，
S44、计算感兴趣区域的中心点坐标P(x0，y0)，其中，P(x0，y0)＝{(X1+X2+X3+X4)/4,(Y1+Y2+Y3+Y4)/4}。
作为本发明的进一步改进，所述对初始图像滤波处理，获得滤波后的图像，具体包括：
对初始图像进行中值滤波处理，滤除初始图像中的噪点，获得滤除噪点后的图像。
作为本发明的进一步改进，所述对所述滤波后的图像进行阈值化操作，将滤波后的图像转换为二值化图，具体包括：
采用最大类间方差法对所述滤波后的图像进行阈值化操作，将滤波后的图像转换为二值化图。
作为本发明的进一步改进，所述将去燥点后的图像转换成二值化图，转换后的二值化图的背景灰度值为0，转换后的二值化图的前景灰度值为255。
作为本发明的进一步改进，所述对所述二值化图进行连通区域的提取，获得感兴趣区域，具体包括：
S31、定义连通区域面积的最大阈值amax和连通区域面积的最小阈值amin，其中amax大于amin，amin大于0；
S32、计算所述二值化图的所有连通区域面积，获得多个连通区域的面积，对所获得的多个连通区域的面积进行筛选，使得连通区域的面积在最大阈值amax和最小阈值amin之间，获得初选连通区域；
S33、筛选初选连通区域，获得圆形的初选连通区域，圆形的初选连通区域即为感兴趣区域。
作为本发明的进一步改进，所述筛选初选连通区域，获得圆形的初选连通区域，圆形的初选连通区域即为感兴趣区域，具体包括：
计算初选连通区域的圆度，选取圆度大于0.95的初选连通区域作为目标连通区域，目标连通区域即为感兴趣区域，其中，初选连通区域的圆度＝初选连通区域的面积/初选连通区域的最小外接圆。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明能够对图像进行滤波处理，去除部分图像噪声，之后可通过对连通区域提取，获得感兴趣区域。
2、本发明通过椭圆拟合方法，计算椭圆中心，能够更为精确地定位感兴趣区域的中心点，对目标物悬垂件进行准确定位。
3、本发明方法简单，精度高，定位准确。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例技术中的技术方案，下面将对实施例技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还能够根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明倾斜传感器的图像处理方法示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例
参照图1所示，本发明公开了一种倾斜传感器的图像处理方法，包括以下步骤：
S1、对初始图像进行滤波处理，获得滤波后的图像，由于传感器所采集的图像，会受环境的温度，光线影响，所采集的图像会存在许多图像噪声和噪点，此部对图像进行滤波处理，即可滤除图像噪声和噪点。
S2、对所述滤波后的图像进行阈值化操作，将滤波后的图像转换为二值化图，转换成二值图方便将图像内的前景与背景分开，从而方便后续处理与定位。
S3、对所述二值化图进行连通区域的提取，获得感兴趣区域。鉴于步骤S1已对初始图像进行滤波处理，已经滤除一些杂散噪声，但是背景内可能还存在一些杂散图像和悬垂件的图像，而悬垂件的图像即为感兴趣区域，此时需要确定和获得感兴趣区域。连通区域提取可采用八连通的连通区域提取。
S4、采用椭圆拟合方法计算所述感兴趣区域的中心点坐标，由于感兴趣区域已经确定，此处通过将感兴趣区域拟合成椭圆，在计算椭圆中心，即可获得感兴趣区域的中心。而通过实时监测感兴趣区域中心点的变化，即可判断传感器的倾斜状态。
作为本发明的进一步改进，所述采用椭圆拟合方法计算所述感兴趣区域的中心点坐标，具体包括：
S41、获得感兴趣区域的梯度图，对所述梯度图进行二值化操作，获得感兴趣区域的边缘点集合，
S42、选取感兴趣区域内的点作为原点，建立直角坐标系，所述直角坐标系将所述边缘点集合分割成第一轮廊点集、第二轮廊点集、第三轮廊点集合第四轮廊点集，其中，所述直角坐标系的第一象限内的点为第一轮廊点集，所述直角坐标系的第二象限内的点为第二轮廊点集，所述直角坐标系的第三象限内的点为第三轮廊点集，所述直角坐标系的第四象限内的点为第四轮廊点集；
S43、使用最小二乘法对第一轮廊点集进行椭圆拟合，获得第一拟合椭圆，所述第一拟合椭圆的中心点坐标为A(X1，Y1)，
使用最小二乘法对第二轮廊点集进行椭圆拟合，获得第二拟合椭圆，所述第二拟合椭圆的中心点坐标为B(X2，Y2)，
使用最小二乘法对第三轮廊点集进行椭圆拟合，获得第三拟合椭圆，所述第三拟合椭圆的中心点坐标为C(X3，Y3)，
使用最小二乘法对第四轮廊点集进行椭圆拟合，获得第四拟合椭圆，所述第四拟合椭圆的中心点坐标为D(X4，Y4)，
S44、计算感兴趣区域的中心点坐标P(x0，y0)，其中，P(x0，y0)＝{(X1+X2+X3+X4)/4，(Y1+Y2+Y3+Y4)/4}。此步骤通过将感兴趣区域分解到四个象限，而对每个象限的点集进行椭圆拟合并获得椭圆中心点。在求解四个拟合椭圆中心点坐标的平均值，相对于传统的感兴趣区域中心点的计算方式，更加精确。
作为本发明的而进一步改进，所述对初始图像滤波处理，获得滤波后的图像，具体包括：
对初始图像进行中值滤波处理，滤除初始图像中的噪点，获得滤除噪点后的图像。
作为本发明的而进一步改进，所述对所述滤波后的图像进行阈值化操作，将滤波后的图像转换为二值化图，具体包括：
采用最大类间方差法(OST)对所述滤波后的图像进行阈值化操作，将滤波后的图像转换为二值化图，转换后的二值化图的背景灰度值为0，转换后的二值化图的前景灰度值为255。
作为本发明的而进一步改进，所述对二值化图进行连通区域的提取，获得感兴趣区域，具体包括：
S31、定义连通区域面积的最大阈值amax和连通区域面积的最小阈值amin，其中amax大于amin，amin大于0；
S32、计算所述二值化图的所有连通区域面积，获得多个连通区域的面积，对所获得的多个连通区域的面积进行筛选，使得连通区域的面积在最大阈值amax和最小阈值amin之间，获得初选连通区域，即对连通区域的面积进行筛选，将面积过大或者过小的的连通区域皆排除掉，获得初选连通区域。
S33、筛选初选连通区域，获得圆形的初选连通区域，圆形的初选连通区域即为感兴趣区域，由于本发明中倾斜传感器所采集的图像为圆形，通过计算连通区域的圆度，定义圆度的范围，当一些连通区域的圆度过小，而并非为圆形的时候，即可排除。
作为本发明的而进一步改进，所述筛选初选连通区域，获得圆形的初选连通区域，圆形的初选连通区域即为感兴趣区域，具体包括：
计算初选连通区域的圆度，选取圆度大于0.95的初选连通区域作为目标连通区域，目标连通区域即为感兴趣区域，其中，初选连通区域的圆度＝初选连通区域的面积/初选连通区域的最小外接圆。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理能够在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖点相一致的最宽的范围。

Claims (4)

1.一种倾斜传感器的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1、对初始图像进行滤波处理，获得滤波后的图像；
S2、对所述滤波后的图像进行阈值化操作，将滤波后的图像转换为二值化图；
S3、对所述二值化图进行连通区域的提取，获得感兴趣区域，感兴趣区域为悬垂件的图像，具体包括；
S31、定义连通区域面积的最大阈值amax和连通区域面积的最小阈值amin，其中amax大于amin，amin大于0；
S32、计算所述二值化图的所有连通区域面积，获得多个连通区域的面积，对所获得的多个连通区域的面积进行筛选，使得连通区域的面积在最大阈值amax和最小阈值amin之间，获得初选连通区域；
S33、筛选初选连通区域，获得圆形的初选连通区域，圆形的初选连通区域即为感兴趣区域，即计算初选连通区域的圆度，选取圆度大于0.95的初选连通区域作为目标连通区域，目标连通区域即为感兴趣区域，其中，初选连通区域的圆度＝初选连通区域的面积/初选连通区域的最小外接圆；
S4、采用椭圆拟合方法计算所述感兴趣区域的中心点坐标，具体包括：
S41、获得感兴趣区域的梯度图，对所述梯度图进行二值化操作，获得感兴趣区域的边缘点集合；
S42、选取感兴趣区域内的点作为原点，建立直角坐标系，所述直角坐标系将所述边缘点集合分割成第一轮廊点集、第二轮廊点集、第三轮廊点集和第四轮廊点集，其中，所述直角坐标系的第一象限内的点为第一轮廊点集，所述直角坐标系的第二象限内的点为第二轮廊点集，所述直角坐标系的第三象限内的点为第三轮廊点集，所述直角坐标系的第四象限内的点为第四轮廊点集；
S43、使用最小二乘法对第一轮廊点集进行椭圆拟合，获得第一拟合椭圆，所述第一拟合椭圆的中心点坐标为A(X1,Y1)，
使用最小二乘法对第二轮廊点集进行椭圆拟合，获得第二拟合椭圆，所述第二拟合椭圆的中心点坐标为B(X2,Y2)，
使用最小二乘法对第三轮廊点集进行椭圆拟合，获得第三拟合椭圆，所述第三拟合椭圆的中心点坐标为C(X3，Y3)，
使用最小二乘法对第四轮廊点集进行椭圆拟合，获得第四拟合椭圆，所述第四拟合椭圆的中心点坐标为D(X4，Y4)，
S44、计算感兴趣区域的中心点坐标P(x0，y0)，其中，P(x0，y0)＝{(X1+X2+X3+X4)/4,(Y1+Y2+Y3+Y4)/4}。
2.如权利要求1所述的倾斜传感器的图像处理方法，其特征在于，所述对初始图像滤波处理，获得滤波后的图像，具体包括：
对初始图像进行中值滤波处理，滤除初始图像中的噪点，获得滤除噪点后的图像。
3.如权利要求1所述的倾斜传感器的图像处理方法，其特征在于，所述对所述滤波后的图像进行阈值化操作，将滤波后的图像转换为二值化图，具体包括：
采用最大类间方差法对所述滤波后的图像进行阈值化操作，将滤波后的图像转换为二值化图。
4.如权利要求3所述的倾斜传感器的图像处理方法，其特征在于，将去燥点后的图像转换成二值化图，转换后的二值化图的背景灰度值为0，转换后的二值化图的前景灰度值为255。
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