CN109543531B - 一种纤维提取和纤维视觉矫正的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种纤维提取和纤维视觉矫正的方法，包括：从若干焦点堆栈图像中选择出清晰图像；选取每一组清晰图像中的对应像素，并融合输出加权图像；得到加权图像的二值图像；识别二值图像中的待测纤维；为每一待测纤维建立掩膜；针对每一待测纤维，对掩膜执行腐蚀算法，直至保留1像素宽的骨架；从若干骨架中提取不具有短枝的骨架；收集不具有短枝的骨架的坐标并排序；建立一坐标集，将不具有短枝的骨架分别映射至坐标集以使骨架由曲线转变为直线，并将待测纤维的像素点重新定位到所述骨架上。本发明通过图像处理、骨架化、坐标映射等方法，将待测纤维从高分辨率图像中的纤维提取并拉直，以供计算机进行识别、分类。

Description

一种纤维提取和纤维视觉矫正的方法
技术领域
本发明涉及纤维分类的技术领域，尤其涉及一种纤维提取和纤维视觉矫正的方法。
背景技术
目前的天然纤维分类工作流程受到ISO标准和扩展的中国标准的严格监管。为了区分一种天然纤维与另一种天然纤维的来源(例如来自羊毛的绒或来自牦牛的绒)，其步骤的顺序通常由人类专家进行图像采集、测量纤维直径、并识别鳞片的全部排列来进行。这是一项耗时的任务，需要专家的专业知识和奉献精神。特别是对于纤维混合物，需要以更高的精度进行识别。
一些高质量的纤维仅通过光学显微镜难以区分，因此需要使用扫描电子显微镜(SEM)，并咨询相应的专家以得出确定的答案，这需要更长的时间
实际上，目前已出现采用视觉进行天然纤维分类的方法，但是利用高分辨率的扫描电子显微图像对天然纤维进行分类的方法亟待开发。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种纤维提取和纤维视觉矫正的方法。
为了实现上述目的，本发明采取的技术方案为：
一种纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其中，包括：
步骤S1：提供待测纤维的若干焦点堆栈图像，并从若干所述焦点堆栈图像中选择出若干清晰图像，若干所述清晰图像中位置相同的像素为对应像素；
步骤S2：选取每一所述清晰图像中的对应像素，计算每一所述对应像素中的最大值和最小值的加权和，并融合输出加权图像；
步骤S3：对所述加权图像进行二值化，得到二值图像；
步骤S4；识别所述二值图像中的所述待测纤维；
步骤S5：为所述二值图像中的每一所述待测纤维建立掩膜；
步骤S6：针对每一所述待测纤维，对所述掩膜执行腐蚀算法，直至保留1像素宽的骨架；
步骤S7：从若干所述骨架中提取不具有短枝的骨架；
步骤S8：收集不具有所述短枝的所述骨架的坐标并排序；
步骤S9：建立一坐标集，将不具有短枝的所述骨架分别映射至所述坐标集以使所述骨架由曲线转变为直线，并根据所述待测纤维的像素点与所述骨架之间的坐标关系，将所述待测纤维的像素点重新定位到所述骨架上，形成拉直的纤维图像。
上述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其中，在所述步骤S1中，计算若干所述焦点堆栈图像的二阶导数的总方差，并根据所述焦点堆栈图像的二阶导数的总方差中的最小值选择出所述清晰图像。
上述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其中，在所述步骤S2中，采用OTSU算法对所述加权图像进行二值化。
上述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其中，在所述步骤S4中，通过判断边界是否满足面积的标准、纵横比的标准和/或边界至骨架的距离的标准以识别所述待测纤维。
上述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其中，在所述步骤S5中，反转所述二值图像并对反转的所述二值图像进行膨胀算法，以对提取的每一所述待测纤维建立所述掩膜。
上述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其中，在所述步骤S7中，通过设定所述腐蚀算法的腐蚀距离的阈值去除所述短枝，以提取不具有所述短枝的所述骨架。
上述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其中，在所述步骤S7中，通过仅选取长枝，以提取不具有所述短枝的骨架。
上述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其中，在所述步骤S8中，根据所述骨架的图像的连通性收集所述骨架的坐标并排序。
上述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其中，在所述步骤S9中，所述坐标集内的坐标为所述待测纤维的像素点和所述骨架之间的最小距离矢量。
本发明由于采用了上述技术，使之与现有技术相比具有的积极效果是：
(1)本发明通过图像处理、骨架化、坐标映射等方法，将待测纤维从高分辨率图像中的纤维提取并拉直，以供计算机进行识别、分类。
附图说明
图1是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的流程图。
图2是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的步骤S1的示意图。
图3是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的步骤S1的示意图。
图4是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的步骤S2的示意图。
图5是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的步骤S2的示意图。
图6是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的步骤S3的示意图。
图7是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的步骤S4至步骤S7的示意图。
图8是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的步骤S8至步骤S9的示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，但不作为本发明的限定。
图1是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的流程图，图2是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的步骤S1的示意图，图3是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的步骤S1的示意图，图4是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的步骤S2的示意图，图5是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的步骤S2的示意图，图6是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的步骤S3的示意图，图7是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的步骤S4至步骤S7的示意图，图8是本发明的纤维提取和纤维视觉矫正的方法的步骤S8至步骤S9的示意图，请参见图1至图8所示，示出了一种较佳实施例的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，包括：
步骤S1：提供待测纤维的若干焦点堆栈图像，并从若干焦点堆栈图像中选择出清晰图像，若干清晰图像中位置相同的像素为对应像素。
步骤S2：选取每一清晰图像中的对应像素，计算每一对应像素中的最大值和最小值的加权和，并融合输出加权图像。
步骤S3：对加权图像进行二值化，得到二值图像。
步骤S4；识别二值图像中的待测纤维，提取待测纤维的边界，从二值图像中将白色的待测纤维从黑色区域中分离。
步骤S5：为二值图像中的每一待测纤维建立掩膜。
步骤S6：针对每一待测纤维，对掩膜执行腐蚀算法，直至保留1像素宽的骨架。
步骤S7：从若干骨架中提取不具有短枝的骨架。
步骤S8：收集不具有短枝的骨架的坐标并排序。
步骤S9：建立一坐标集，将不具有短枝的骨架分别映射至坐标集以使骨架由曲线转变为直线，并根据待测纤维的像素点与骨架之间的坐标关系，将待测纤维的像素点重新定位到骨架上，形成拉直的纤维图像。
此外，作为一种较佳的实施例，在步骤S1中，计算若干焦点堆栈图像的二阶导数的总方差，并根据焦点堆栈图像的二阶导数的总方差中的最小值选择出清晰图像。
进一步，作为一种较佳的实施例，在步骤S1中，每一清晰图像的第i行第j列的像素为对应像素，在步骤S2中，在第i行第j列的所有对应像素中选取最大值和最小值进行加权求和，并融合输出加权图像。
另外，作为一种较佳的实施例，在步骤S2中，采用OTSU算法对加权图像进行二值化。
进一步，作为一种较佳的实施例，在步骤S4中，通过判断边界是否满足面积的标准、纵横比的标准和/或边界至骨架的距离的标准以识别待测纤维，以区分单个待测纤维与图像的其余部分(包括直线、曲线、线段和重叠的部分)。其中，面积的标准、纵横比的标准、边界至骨架的距离的标准可根据待测纤维的实际情况具体定义，用于找到边界所包围的区域的面积和形状，从而找到待测纤维的边界。
具体地，可以使用不同的方式进行最佳的纤维提取，以总变差和拉普拉斯算子为例，在其中一个较佳的实施例中可以使用纵横比将二值图像中的图形分类为待测纤维，在另一个较佳的实施例中，可以使用边界的半径变化将二值图像中的图形分类为待测纤维，从而取出二值图像的背景中的干扰物(例如噪点)。
更进一步，作为一种较佳的实施例，在步骤S5中，反转二值图像并对反转的二值图像进行膨胀算法，以对提取的每一待测纤维建立掩膜。
以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围。
本发明在上述基础上还具有如下实施方式：
具体地，在待测纤维中断的情况下，在其中一个较佳的实施例中，可以将纤维分为两根，并跟踪两根纤维的连接，在另一个较佳的实施例中，可以将两根中断的纤维粘在一起。
本发明的进一步实施例中，可选择地，在步骤S7中，通过设定腐蚀算法的腐蚀距离的阈值去除短枝，以提取不具有短枝的骨架。
本发明的进一步实施例中，可选择地，在步骤S7中，通过仅选取长枝，以提取不具有短枝的骨架。
本发明的进一步实施例中，通过定义骨架的形状、长度等以将骨架区分为长枝或短枝。
本发明的进一步实施例中，在步骤S8中，根据骨架的图像的连通性收集骨架的坐标并排序。
本发明的进一步实施例中，在步骤S9中，坐标集内的坐标为待测纤维的像素点和骨架之间的最小距离矢量。
以上所述仅为本发明较佳的实施例，并非因此限制本发明的实施方式及保护范围，对于本领域技术人员而言，应当能够意识到凡运用本发明说明书及图示内容所作出的等同替换和显而易见的变化所得到的方案，均应当包含在本发明的保护范围内。

Claims (9)

1.一种纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其特征在于，包括：
步骤S1：提供待测纤维的若干焦点堆栈图像，并从若干所述焦点堆栈图像中选择出若干清晰图像，若干所述清晰图像中位置相同的像素为对应像素；步骤S2：选取若干所述清晰图像中的对应像素，计算每一所述对应像素中的最大值和最小值的加权和，并融合输出加权图像；
步骤S3：对所述加权图像进行二值化，得到二值图像；
步骤S4： 识别所述二值图像中的所述待测纤维；
步骤S5：为所述二值图像中的每一所述待测纤维建立掩膜；
步骤S6：针对每一所述待测纤维，对所述掩膜执行腐蚀算法，直至保留1像素宽的骨架；
步骤S7：从若干所述骨架中提取不具有短枝的骨架；
步骤S8：收集不具有所述短枝的所述骨架的坐标并排序；
步骤S9：建立一坐标集，将不具有短枝的所述骨架分别映射至所述坐标集以使所述骨架由曲线转变为直线，并根据所述待测纤维的像素点与所述骨架之间的坐标关系，将所述待测纤维的像素点重新定位到所述骨架上，形成拉直的纤维图像。
2.根据权利要求1所述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其特征在于，在所述步骤S1中，计算若干所述焦点堆栈图像的二阶导数的总方差，并根据所述焦点堆栈图像的二阶导数的总方差中的最小值选择出所述清晰图像。
3.根据权利要求1所述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其特征在于，在所述步骤S2中，采用OTSU算法对所述加权图像进行二值化。
4.根据权利要求1所述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其特征在于，在所述步骤S4中，通过判断边界是否满足面积的标准、纵横比的标准和/或边界至骨架的距离的标准以识别所述待测纤维。
5.根据权利要求1所述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其特征在于，在所述步骤S5中，反转所述二值图像并对反转的所述二值图像进行膨胀算法，以对提取的每一所述待测纤维建立所述掩膜。
6.根据权利要求1所述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其特征在于，在所述步骤S7中，通过设定所述腐蚀算法的腐蚀距离的阈值去除所述短枝，以提取不具有所述短枝的所述骨架。
7.根据权利要求1所述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其特征在于，在所述步骤S7中，通过仅选取长枝，以提取不具有所述短枝的骨架。
8.根据权利要求1所述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其特征在于，在所述步骤S8中，根据所述骨架的图像的连通性收集所述骨架的坐标并排序。
9.根据权利要求1所述的纤维提取和纤维视觉矫正的方法，其特征在于，在所述步骤S9中，所述坐标集内的坐标为所述待测纤维的像素点和所述骨架之间的最小距离矢量。
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