一种图像边缘虚化的检测方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像边缘虚化的检测方法和装置，用以解决现有技术中通过人工方式进行检测而存在的检测准确率比较低的问题。包括：获取待检测的黑白条纹图像；确定所述图像中的边缘虚化像素点；判断确定出的所述边缘虚化像素点与所述图像中所有像素点的个数比值是否大于预设的比例阈值；在判断结果为是时，将所述图像确定为边缘虚化图像。

【技术实现步骤摘要】
一种图像边缘虚化的检测方法和装置
本专利技术涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像边缘虚化的检测方法和装置。
技术介绍
随着人们对图像质量的要求越来越高，由摄像机自身原因（不是摄像头焦距的问题）而导致的图像边缘虚化问题也越来越受关注。所谓图像边缘虚化，是指在不存在镜头虚焦的情况下，摄像机拍摄出的图像与实际图像相比，其边缘变浅而不够突出的现象，从而导致给人一种图像比较模糊的情况。例如，如图1a所示的一张白色背景下有若干宽度为10像素的黑色横竖条纹的图像，当它不存在边缘虚化时，其局部放大图像如图1b所示，其黑白条纹交界处的过渡边缘宽度一般为1-2像素，且位于该过渡边缘的像素的灰度值满足大于0小于255。而当该图像存在边缘虚化时，其局部放大图如图1c所示，黑白条纹交界处的过渡边缘的宽度则可能为4像素甚至更大。由于位于过渡边缘的像素的灰度值介于0～255之间，因此从整体上看图1c所示的图像会发现，黑白条纹之间会出现一条比较明显的灰色带，但实际上该图像的边缘并没有因为焦距而失焦模糊。上述这种图像边缘虚化的现象会给人一种图像模糊的感觉，并且无法通过镜头的调整而得到改善。为了判断摄像机是否会导致图像边缘虚化，需要对摄像机拍摄出的图像进行检测，进而判断摄像机自身是否存在问题。现有的检测方法基本是通过人工方式对摄像机拍摄出的类似图1b和图1c图像进行目测，当感觉图像比较模糊且存在比较明显的灰色带时，就认为该图像中存在边缘虚化像素点，也就存在边缘虚化的问题，则判断出该摄像机自身存在问题。其中，所谓边缘虚化像素点就是指图像中黑白条纹交界处过渡边缘中的像素点，其灰度值大于0小于255。这种检测方法完全凭借人的主观认识，没有规范的标准遵循，受环境、工作强度和工作时间等影响很大，并且检测过程缓慢，漏检误检比较多。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图像边缘虚化的检测方法和装置，用以解决现有技术中通过人工方式进行检测而存在的检测准确率比较低的问题。本专利技术实施例采用以下技术方案：一种图像边缘虚化的检测方法，包括：获取待检测的黑白条纹图像；确定所述图像中的边缘虚化像素点；判断确定出的所述边缘虚化像素点与所述图像中所有像素点的个数比值是否大于预设的比例阈值；在判断结果为是时，将所述图像确定为边缘虚化图像。一种图像边缘虚化的检测装置，包括：获取单元，用于获取待检测的黑白条纹图像；边缘虚化像素点确定单元，用于确定获取单元获取的所述图像中的边缘虚化像素点；判断单元，用于判断边缘虚化像素点确定单元确定出的所述边缘虚化像素点与所述图像中所有像素点的个数比值是否大于预设的比例阈值；边缘虚化图像确定单元，用于在判断单元的判断结果为是时，将所述图像确定为边缘虚化图像。本专利技术实施例的有益效果如下：本专利技术实施例通过对黑白条纹图像的量化分析，确定图像中的边缘虚化像素点，进而确定出该图像中的边缘虚化像素点与图像中所有像素点的个数比例，从而判断该图像是否存在边缘虚化问题，这种方法由于不需要人工操作，因此检测速度较快，检测准确率也比较高，避免了现有技术中通过人工方式进行检测而存在的检测准确率比较低的问题。附图说明图1a为一张白色背景下有若干宽度为10像素的黑色横竖条纹的图像的示意图；图1b为图像不存在边缘虚化时的局部放大示意图；图1c为图像存在边缘虚化时的局部放大示意图；图2为本专利技术实施例提供的一种图像边缘虚化的检测方法的主要流程图；图3为本专利技术实施例一提供的一种图像边缘虚化的检测方法的具体流程图；图4为本专利技术实施例二提供的一种图像边缘虚化的检测方法的具体流程图；图5为本专利技术实施例二提供的一种确定边缘虚化像素点的方法的流程图；图6为本专利技术实施例二提供的一种确定边缘虚化像素点的方法的流程图；图7为本专利技术实施例三提供的一种图像边缘虚化的检测装置；图8为本专利技术实施例四提供的一种图像边缘虚化的检测装置。具体实施方式为了解决现有技术中通过人工方式进行检测而存在的检测准确率比较低的问题，本专利技术实施例提供了一种图像边缘虚化的检测方案。该方案通过对黑白条纹图像的量化分析，确定图像中的边缘虚化像素点，进而确定出该图像中的边缘虚化像素点与图像中所有像素点的个数比例，从而判断该图像是否存在边缘虚化问题，这种方法由于不需要人工操作，因此检测速度较快，检测准确率也比较高，避免了现有技术中通过人工方式进行检测而存在的检测准确率比较低的问题。下面结合各个附图对本专利技术实施例技术方案的主要实现原理、具体实施方式及其对应能够达到的有益效果进行详细的阐述。如图2所示，为本专利技术实施例提供的一种图像边缘虚化的检测方法的主要流程图，该方法包括以下步骤：步骤21，获取待检测的黑白条纹图像；由于普通场景的图像中的边缘一般都不够突出，因此，为了检测的准确性，本专利技术实施例中一般采用横或竖的黑白条纹图像进行检测分析。另外，本专利技术实施例中可以对多种格式的图像进行边缘虚化检测，例如YUV、RGB或HSI等。步骤22，确定该黑白条纹图像中的边缘虚化像素点；步骤23，判断确定出的边缘虚化像素点与图像中所有像素点的个数比值是否大于预设的比例阈值；该比例阈值可以根据实际情况自行进行设置。本专利技术实施例中，将该比例阈值设置为25%，即边缘虚化像素点与图像中所有像素点的个数比值超过25%时，就认为该图像为边缘虚化图像，而拍摄该图像的摄像机自身存在问题。步骤24，在判断结果为是时，将该图像确定为边缘虚化图像。本专利技术实施例通过对黑白条纹图像的量化分析，确定图像中的边缘虚化像素点，进而确定出该图像中的边缘虚化像素点与图像中所有像素点的个数比例，从而判断该图像是否存在边缘虚化问题，这种方法由于不需要人工操作，因此检测速度较快，检测准确率也比较高，避免了现有技术中通过人工方式进行检测而存在的检测准确率比较低的问题。下面将依据本专利技术上述原理，详细介绍两个实施例来对本专利技术方法的主要实现原理进行阐述和说明。下述两个实施例中均以YUV格式的黑白条纹图像为例进行说明。实施例一：如图3所示，为本专利技术实施例一提供的一种图像边缘虚化的检测方法的具体流程图，该方法包括以下步骤：步骤31，获取待检测的YUV黑白条纹图像；步骤32，对该图像进行边缘检测，获得该图像中各像素点的边缘值；其中，边缘检测的方法有很多，例如Prewitt算子、Robert算子、Sobel算子等等。本专利技术实施例中以Sobel算子为例，具体过程如下：首先，分别对该YUV图像中各像素点的Y（亮度）分量进行x轴和y轴的Sobel边缘检测，得到各像素点x轴的Sobel边缘值和y轴的Sobel边缘值；然后，分别将各像素点的x轴的Sobel边缘值的绝对值与y轴的Sobel边缘值的绝对值相加，得到各像素点的边缘值。其中，针对x轴和y轴的Sobel算子依次可以为：步骤33，根据获得的各像素点的边缘值，确定该图像中边缘值大于预设的边缘经验值的所有像素点的边缘平均值；本专利技术实施例中将边缘经验值设置为20，也可以根据实际情况自行进行设置。步骤34，判断确定出的边缘平均值是否小于预设的边缘虚化判定阈值，在判断结果为是时，执行步骤35，否则执行步骤38。具体的，当确定出的边缘平均值小于预设的边缘虚化判定阈值时，则该图像存在边缘虚化的问题，并且边缘虚化判定阈值与边缘平均值的差值越大，该图像的边缘虚化越严重。本专利技术实施例本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像边缘虚化的检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的黑白条纹图像；确定所述图像中的边缘虚化像素点；判断确定出的所述边缘虚化像素点与所述图像中所有像素点的个数比值是否大于预设的比例阈值；在判断结果为是时，将所述图像确定为边缘虚化图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像边缘虚化的检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的黑白条纹图像；对所述图像进行边缘检测，获得所述图像中各像素点的边缘值；根据获得的所述边缘值，确定所述图像中边缘值大于预设的边缘经验值的所有像素点的边缘平均值；当确定出的所述边缘平均值小于预设的边缘虚化判定阈值时，将所述图像中边缘值大于零且小于边缘平均值的像素点确定为边缘虚化像素点；判断确定出的所述边缘虚化像素点与所述图像中所有像素点的个数比值是否大于预设的比例阈值；在判断结果为是时，将所述图像确定为边缘虚化图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：按照预先设定的划分规则，对所述图像进行划分，得到多个图像块；其中，所述划分规则满足：使得到的各图像块中均包含黑白条纹；则确定所述图像中的边缘虚化像素点，具体包括：从划分得到的所述多个图像块中，确定边缘虚化像素点。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，从划分得到的所述多个图像块中，确定边缘虚化像素点，具体包括：对得到的多个图像块分别进行清晰度检测，得到各图像块的清晰度量化值；从清晰度量化值小于预设的清晰度阈值的各图像块中，确定边缘虚化像素点；并依次判断清晰度量化值大于所述清晰度阈值的各图像块是否满足预设的判定条件；其中，所述判定条件包括：至少存在两个与该图像块相邻、且包含有边缘虚化像素点、且清晰度量化值小于预设的清晰度阈值的图像块，并且至少存在一个与其相邻的边缘虚化像素点；将满足所述判定条件的各图像块中的所有像素点确定为边缘虚化像素点。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，从清晰度量化值小于预设的清晰度阈值的各图像块中，确定边缘虚化像素点，具体包括：对清晰度量化值小于预设的清晰度阈值的各图像块分别进行边缘检测，获得所述各图像块中各像素点的边缘值；针对清晰度量化值小于所述清晰度阈值的各图像块分别执行：根据针对该图像块而获得的所述边缘值，确定该图像块中边缘值大于预设的边缘经验值的所有像素点的边缘平均值；将确定出的所有边缘平均值中的最大值确定为边缘平均最大值，以及将确定出的所有边缘平均值中的最小值确定为边缘平均最小值；根据确定出的边缘平均最大值和边缘平均最小值，确定边缘虚化判定阈值；分别比较确定出的边缘虚化判定阈值和所述各图像块的边缘平均值的大小，并将边缘平均值小于边缘虚化判定阈值的图像块确定为边缘虚化图像块；根据确定出的边缘虚化图像块的个数以及各边缘虚化图像块的边缘平均值，得到虚化边缘定位阈值；根据得到的边缘虚化定位阈值以及各边缘虚化图像块中各像素点的边缘值，确定各边缘虚化图像块中的边缘虚化像素点。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据得到的边缘虚化定位阈值以及各边缘虚化图像块中各像素点的边缘值，确定各边缘虚化图像块中的边缘虚化像素点，具体包括：针对各边缘虚化图像块分别执行下述操作：将该边缘虚化图像块按照预设的处理规则进行处理，得到初始边缘虚化图像块；其中，所述处理规则为：将该边缘虚化图像块中边缘值大于零且小于虚化边缘定位阈值的像素点的像素值设置为第一像素值，以及将不小于虚化边缘定位阈值的像素点的像素值设置为第二像素值；对该初始边缘虚化图像块执行开操作，得到消除了噪声干扰的实际边缘虚化图像块；并将实际边缘虚化图像块中像素值为第一像素值的像素点确定为边缘虚化像素点。6.一种图像边缘虚化的检测装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取待检测的黑白条纹图像；边缘值获得模块，用于对所述图像进行边缘检测，获得所述图像中各像素点的边缘值；边缘平均值确定模块，用于根据边缘值获得模块获得的所述边缘值，确定所述图像中边缘值大于预设的边缘经验值的所有像素点的边缘平均值；边缘虚化像素点确定模...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘晖，潘石柱，张兴明，傅利泉，朱江明，吴军，吴坚，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33