一种轮胎模具图像的拼接方法技术

本发明专利技术公开了一种轮胎模具图像的拼接方法，包括：输入一组拍摄的轮胎模具图像；提取轮胎模具图像的外边界，并将外边界拟合成圆弧，然后通过极坐标变换将圆弧拉直；进行预处理和阈值分割；采用基于梯度和相位相关的方法进行配准，得出相邻两幅图像的重叠部分；采用最优缝合线与加权渐变融合相结合的融合方法进行融合；根据融合的结果将所有相邻图像拼接成第一图像，然后采用配准方法判断出第一图像的首尾重叠部分，并结合融合方法对第一图像进行处理，得到第二图像；通过极坐标反变换将第二图像还原为圆形轮胎模具图像。本发明专利技术具有拼接效果好、简单和方便实用的优点，可广泛应用于图像处理领域。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理领域，尤其是。
技术介绍
随着科学技术的发展，图像拼接已成为图像信息处理领域中一项非常重要的技 术，被广泛应用于数字视频、运动分析、虚拟现实技术、医学图像分析和遥感图像处理等领 域。图像拼接是指根据图像的重叠部分，将多张衔接的图像拼接合成一张高分辨率的全景 图。目前基于特征点的拼接技术比较成熟，适用于特征点较多的图像，该算法的计算量较小 且配准精度高，但是其往往需要通过人工的方式选取初始匹配点，大大降低了该算法的速 度和适用范围。基于相位相关的拼接算法也是一种较常用的方法，具有配准精度高和速度 快等优点，但是其不适用于拼接存在旋转关系的图像。 受轮胎模具图像自身特点的限制，轮胎模具图像在拼接时较难进行配准：有的图 片重叠区域只有斜纹没有文字，有的图片重叠区域线条较简单，这样容易造成特征点匹配 困难或者特征点不足；图像的光照不均匀也会加大预处理的难度。传统的拼接算法一般只 针对两幅或者几幅图像，而对于需要多幅图像（一般需要30到40幅图像）进行拼接的轮 胎模具图像来说，传统算法的拼接效果并不理想。此外，由于无法满足工业生产对速度的要 求以及无法解决拍摄时遇到的图像畸变问题，传统算法不适用于轮胎模具图像的拼接。因 此，目前在工程应用上，针对轮胎模具图像的拼接算法很少。
技术实现思路
为了解决上述技术问题，本专利技术的目的是：提供一种拼接效果好、简单和方便实用 的轮胎模具图像的拼接方法。 本专利技术解决其技术问题所采用的技术方案是： -种轮胎模具图像的拼接方法，包括： S1、输入一组拍摄的轮胎模具图像； S2、提取轮胎模具图像的外边界，并将外边界拟合成圆弧，然后通过极坐标变换将 圆弧拉直； S3、对拉直后的轮胎模具图像进行预处理和阈值分割，保留感兴趣区域的图像； S4、对保留的图像中相邻两幅图像采用基于梯度和相位相关的方法进行配准，得 出相邻两幅图像的重叠部分； S5、采用最优缝合线与加权渐变融合相结合的融合方法对相邻两幅图像的重叠部 分进行融合； S6、根据融合的结果将所有相邻图像拼接成第一图像，然后采用步骤S3的配准方 法判断出第一图像的首尾重叠部分，并结合步骤S5的融合方法对第一图像进行处理，得到 第二图像； S7、通过极坐标反变换将第二图像还原为圆形轮胎模具图像。 进一步，所述步骤S2,其包括： S21、对一组拍摄的轮胎模具图像先通过51x51大小的模板进行均值滤波，然后再 经局部阈值分割和数学形态学处理后，得出轮胎模具的图像区域； S22、采用canny算子从轮胎模具的图像区域提取出轮胎模具的外边界； S23、根据设定的拟合条件将轮胎模具的外边界拟合成圆弧，所述设定的拟合条件 为：轮胎模具的外边界上所有点到拟合圆圆心的距离与拟合圆半径间的差平方之和最小， 所述设定的拟合条件所对应的计算公式为： 其中，（ri，C1)是轮胎模具的外边界上的点的坐标，e2是轮胎模具的外边界上所 有点到拟合圆圆心的距离与拟合圆半径间的差平方之和，（a，(6)是拟合圆圆心的坐标，P 是拟合圆的半径； S24、保留轮胎模具的图像区域的像素值，并将轮胎模具图像其余区域的像素值取 为〇 ; S25、以拟合圆圆心作为变换中心，采用最邻近点插值法，对步骤S24得到的图像 区域进行极坐标变换，极坐标变换的公式为： 其中，（r，c)是轮胎模具的外边界上任一点的原坐标，是拟合圆的圆心坐 标，（d, (6)是变换后的极坐标。 进一步，所述步骤S4,其包括： S41、对保留的图像中左右两幅相邻图像进行压缩并求出压缩后左右两幅相邻图 像的梯度，所述出压缩后左右两幅相邻图像的梯度的计算公式为： 其中，magi(X，y)和mag2(x,y)分别为左图像和右图像的梯度，f(x,y)和g(x,y) 分别为左图像和右图像的灰度值，w和h分别是左右两幅相邻图像的长和宽； S42、对压缩后左右两幅相邻图像的梯度magi(X，y)和mag2(x,y)进行傅里叶变 换，得到压缩后左右两幅相邻图像的谱A(u，v)和B(u，v); S43、根据压缩后左右两幅相邻图像的谱A(u，v)和B(u，v)计算左右两幅相邻图像 的互功率谱，所述左右两幅相邻图像的互功率谱S的计算公式为： S44、求出互功率谱S的傅里叶逆变换矩阵s，再计算傅里叶逆变换矩阵s的最大值 点，并求出该最大值点在s所处的坐标（pl，NI)，其中，Nl为相邻两幅图像之间的水平平移 量； S45、根据相邻两幅图像之间的水平平移量得出相邻两幅图像的重叠部分。 进一步，所述步骤S5,其包括： S51、对相邻两幅图像的重叠部分依次进行二值化处理、数字形态学处理和或运 算，得到与两幅图像的重叠部分尺寸一致的第三图像； S52、将第三图像的各行分为字符区和非字符区，并将字符区进一步分为上字符区 和下字符区，然后在上字符区和下字符区内各寻找一条最优缝合线； S53、对第三图像的非字符区直接采用渐进渐出的加权融合方法进行融合，而对第 三图像的字符区采用最优缝合线与加权渐变融合相结合的融合方法进行融合，得到重叠部 分的融合图像。 进一步，所述步骤S51，其包括： S511、采用-45°方向的canny算子对相邻两幅图像的重叠部分进行滤波处理，得 到滤波后的图像，所述-45°方向的canny算子G的表达式为： G= ； S512、对滤波后的图像依次进行二值化、数学形态学处理和或运算，最终得到与相 邻两幅图像的重叠部分尺寸一致的第三图像。 进一步，所述步骤S52,其包括： S521、判断第三图像各行的水平投影是否大于3,若是，则该行属于字符区，反之， 则该行属于非字符区； S522、判断第三图像中属于字符区的行的纵坐标是否小于第三图像高度的一半， 若是，则该行属于上字符区，反之，则该行属于下字符区； S523、在字符区的每一行内寻找所有黑线，并求出所有黑线中最长黑线的中点p， 所述黑线为由连续为〇的像素点所组成的线段； S524、计算字符区内各行最长黑线中点p的横坐标X1,x2,x3. ..xn; S525、求取计算出的横坐标的中位数t，并以直线X=t作为上字符区或下字符区 的最优缝合线。 进一步，所述步骤S53,其具体为：对于第三图像的非字符区，直接采用渐进渐出的加权融合方法进行融合；对于第 三图像的字符区，若最优缝合线位于重叠部分中心线的左侧，则最优缝合线左侧的灰度值 采用渐进渐出的加权融合方法求得，最优缝合线右侧的灰度值等于右图像的灰度值；反之， 最优缝合线右侧的灰度值采用渐进渐出的加权融合方法求得，最优缝合线左侧的灰度值等 于左图像的灰度值，最终得到重叠部分的融合图像的灰度，所述重叠部分的融合图像的灰 度h (X，y)的计算公式为： 其中，N为重叠部分的宽度，r二0表示该点位于非字符区，W表示加权因子，W从 左到右由1渐变到0。 进一步，所述步骤S6,其包括： S61、对这组两两相邻的轮胎模具图像进行拼接，形成一张第一图像，其中，相邻两 幅图像的重当前第1页1 2 3 4 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种轮胎模具图像的拼接方法，其特征在于：包括：S1、输入一组拍摄的轮胎模具图像；S2、提取轮胎模具图像的外边界，并将外边界拟合成圆弧，然后通过极坐标变换将圆弧拉直；S3、对拉直后的轮胎模具图像进行预处理和阈值分割，保留感兴趣区域的图像；S4、对保留的图像中相邻两幅图像采用基于梯度和相位相关的方法进行配准，得出相邻两幅图像的重叠部分；S5、采用最优缝合线与加权渐变融合相结合的融合方法对相邻两幅图像的重叠部分进行融合；S6、根据融合的结果将所有相邻图像拼接成第一图像，然后采用步骤S3的配准方法判断出第一图像的首尾重叠部分，并结合步骤S5的融合方法对第一图像进行处理，得到第二图像；S7、通过极坐标反变换将第二图像还原为圆形轮胎模具图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡念，陈裕潮，肖盼，梁永辉，王晗，陈新度，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东;44