在X射线包裹图像中进行液体物品自动识别的方法技术

本发明专利技术公开了在X射线包裹图像中进行液体物品自动识别的方法，采用了一种基于容器对称性、且边缘可以松散组合的方法来识别图像中是否存在液体物品的形态，本发明专利技术以图像中的边缘点为基础，逐级向上，获得边缘点的点对，进而通过点对组成容器段，即容器的主体或一部分片段，最后由容器段组合形成容器的整体；如果以上各个步骤的结果，均符合容器的特点，则认为找到1个液体物品；本发明专利技术的优点是能够自动识别包裹中规定体积的液体物品，具有较好的探测率与误报率的平衡，在保证将包裹中大部分液体物品检测到的同时，能够显著地降低误报率。

【技术实现步骤摘要】
在X射线包裹图像中进行液体物品自动识别的方法
本专利技术涉及在X射线包裹图像中进行液体物品自动识别的方法,属于X射线安全检查

技术介绍
目前，在民航安全检查操作规范中，100毫升以上的液体是禁止携带的。未来，随着液体探测技术的发展，预计会实行液体取出检查的模式，即旅客需将行李包裹中携带的液体物品取出，液体物品单独通过安检设备的扫描判读。最终，市场所期待的模式是可以允许液体放在包裹中自动进行探测，从而判断其危险性。这上述3种模式下，都需要一种能够将包裹中的液体物品自动识别出来的技术，前两种模式下需要防止液体物品被藏在包裹里混过安检，最后一种模式则需要通过锁定液体物品的位置再进行有针对性的探测。目前，在X射线安检
中图像识别工作做得最突出的，是加拿大的OptoSecurity公司其已经申请了一系列关于包裹图像中目标识别的专利，并与海曼这样的业内领军公司建立了战略合作关系。在其美国专利20120275646A1中，提到了一种在X射线包裹图像中液体物品的自动识别方法。该方法首先在图像中分割具有液体材料特性的区域，提取相关区域的材料、灰度、形状特征，通过融合所分割的区域，识别是否存在液体物品。此外在其他个别文献中见到的有关X射线图像自动检测液体物品的论文，则都属于探索阶段的尝试。基于分割区域的识别，可以识别背景较为简单的液体物品。但是，当液体物品与较为复杂的背景物体重叠成像时，上述分割区域的识别和融合，将变得非常困难；如果降低对于分割区域突出性的要求，将会造成可搜索的分割区域过多，从而造成误报警变多。目前在安全检查领域，液体物品是被禁止带上飞机的，通常靠旅客的自觉和安检员肉眼观察安检图像来防止旅客将液体放在行李箱中。如果能有效地自动识别包裹中的液体物品，可降低安检员的工作强度、并提高安全系数。同时，自动识别液体物品的技术也为将来包裹内自动探测液体的技术打下坚实的基础，即在前述第三种液体不需取出的检查模式下首先确定液体的位置。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种能够克服上述技术问题的在X射线包裹图像中进行液体物品自动识别的方法，本专利技术采用了一种基于容器对称性、且边缘可以松散组合的方法来识别图像中是否存在液体物品的形态，从而可以增强识别算法的稳定性。本专利技术以图像中的边缘点为基础，逐级向上，首先获得边缘点的点对，进而通过点对组成容器段，即容器的主体或一部分片段，最后由容器段组合形成容器的整体；如果以上各个步骤的结果，均符合容器的特点，则认为找到1个液体物品。本专利技术所述方法在获取包裹的安检图像之后，具体包括以下步骤：1)图像降分辨率；2)图像边缘点检测；3)搜索并组成彼此具有对称性的边缘点对；4)点对的霍夫变换，从而找到点对集中、容器可能出现的位置参数；5)根据步骤4)找到的位置参数，寻找容器段；6)寻找各容器段的容器特征，包括灰度分布、容器壁材质、瓶颈或瓶盖的形状；7)将合适的容器段组合在一起，形成容器的主体，从而找到图像中的液体物品。本专利技术所述方法是一种基于边缘信息、从微观边缘点最终组合形成容器主体的策略，本专利技术利用了容器特有的形状、灰度、材料特性的约束。本专利技术的优点是能够自动识别包裹中规定体积的液体物品，具有较好的探测率与误报率的平衡，在保证将包裹中大部分液体物品检测到的同时，能够显著地降低误报率。附图说明图1为本专利技术的原理示意图；图2为本专利技术的边缘点的点对的对称关系示意图，带箭头的线段表示边缘点的梯度方向；图3为本专利技术的一个点对的连线上各像素点的X射线衰减量曲线的示意图；图4为本专利技术在容器段的一端搜索组成瓶颈及瓶盖轮廓的点对的示意图；图5为本专利技术的容器段组合成容器的示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术进行详细描述。图1给出了本专利技术所述方法的原理示意图，表示从边缘点，到点对，到容器段，最后形成容器的识别过程，这种原理有助于克服液体因与其它物体重叠成像使瓶子轮廓被截成多段的问题。具体处理步骤如下：1.通过图像下采样技术把X射线包裹图像的长、宽下降到原来的1/4，并利用中值滤波去噪，以免后续步骤对微小边缘产生过度的反应；2.边缘点的检测并分组；边缘点的检测用Canny算法，接下来根据检测到的各边缘点的材料值M，将所有边缘点分组为：1)金属点，2)玻璃或陶瓷点，3)近似塑料点；根据边缘点的梯度方向的角度，将所有边缘点分成9组，平分0～180度的角度空间；上述两方面结合，总共将图像的边缘点分成27组其中上脚标m代表金属、g代表玻璃、p代表塑料。3.搜索边缘点对，注意下文所述的点都是步骤2中提取的边缘点；设1个边缘点q属于塑料点，并属于组，则只需在这3组中搜索与q可匹配的边缘点q'，组成点对即可，对于金属点或玻璃点也是类似地在同种材料的组中搜索点对；在搜索中，排除两点梯度方向差别超出阈值、梯度值差别超出阈值的组合。点对的意义如图2所示；对于点对q、q'，设L是q与q'的连线，设q、q'各自的梯度方向所在的直线为Lq、Lq'，要求L与Lq、Lq'的夹角α(q,L)、α(q',L)是近似相等的，并且q、q'两点的梯度方向是相对的而非相背的或同向的。4.点对的霍夫(Hough)变换；首先对搜集到的点对(q,q')，求出此点对的对称轴直线S，S是穿过q、q'连线L的中点且方向与L正交的直线。根据此对称轴直线S的极坐标表达S(θ，r)以及两点距离d，以|α(q,L)-α(q',L)|为权重将当前点对累计到一个Hough(θ,r,d)的3维表格中，其中3维分量各自选择合适的表格跨度；θ表示直线S的斜率角度，r表示S到图像原点的垂直距离。对所有点对执行上述操作后，通过在Hough(θ,r,d)表中寻找累计分数超过阈值且局部最大的参数组合(θ,r,d)，作为下一步分析的对象。5.寻找容器段；容器段表示容器区域中的一段区域，在容器段中容器两边的轮廓对称地出现；由于X射线图像中物体经常叠加成像，所以往往不能立即找到容器的整体，所以先寻找容器段。对于在步骤4中符合要求的(θ,r,d)组合，将属于该参数组合的所有点对的两点垂直投影到直线S(θ，r)上，在S(θ，r)上考察这些投影点的分布，寻找S(θ，r)上连续出现投影点且投影点局部密度足够高的线段。S(θ，r)上连续、高密度地出现这种投影点的线段，组成了1个容器段的对称轴，即以直线S(θ，r)为对称轴直线，在这片区域出现了一个宽度为d的容器段，当然目前只是可能的容器段；每个容器段记录下自己的对称轴直线和对称轴线段两端的位置。此外，还要对所述容器段下辖的点对进行局部优化，在S(θ，r)上投影位置相近的各点对的各点之间，根据步骤3所述的点对对称规则，重新寻找这些点的两两对应关系，从而形成在局部相对于S(θ，r)真正最优的点对组合。6.寻找容器段的容器特征；容器特征主要有：(1)容器段中靠近对称轴的中心区域是否出现X射线衰减量的凸起；(2)判断容器的材质；(3)在容器段的一端是否存在瓶颈或瓶盖的形状。前(1)、(2)两点反映了一个液体容器的投影灰度的整体规律，第(3)点则反映了容器的最典型部件。1)对于容器段中部的凸起或鼓肚，如图3所示，建立此容器段所有点对(q,q')连线上各像素的X射线衰减量的曲线，在每条曲线中，考察两边1/5即A、E区域、靠近中间的1/5即B本文档来自技高网...

【技术保护点】
在X射线包裹图像中进行液体物品自动识别的方法，其特征在于：以图像中的边缘点为基础，逐级向上，首先获得边缘点的点对，进而通过点对组成容器段，即容器的主体或一部分片段，最后由容器段组合形成容器的整体；如果以上各个步骤的结果，均符合容器的特点，则认为找到1个液体物品。

【技术特征摘要】
1.在X射线包裹图像中进行液体物品自动识别的方法，其特征在于：以图像中的边缘点为基础，逐级向上，首先获得边缘点的点对，进而通过点对组成容器段，即容器的主体或一部分片段，最后由容器段组合形成容器的整体；如果以上各个步骤的结果，均符合容器的特点，则认为找到1个液体物品；在获取包裹的安检图像之后，具体包括以下步骤：1)图像降分辨率；2)图像边缘点检测；3)搜索并组成彼此具有对称性的边缘点对；4)点对的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宇石，杨立瑞，李保磊，孔威武，查艳丽，
申请(专利权)人：公安部第一研究所，北京中盾安民分析技术有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11