一种提取皮革图像感兴趣区域的方法、装置及设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种提取皮革图像感兴趣区域的方法、装置、设备及计算机存储介质，包括：对待检测的整张皮革图像进行高斯滤波处理，得到整张皮革图像的去噪图像；分别将整张皮革图像的原始图像和去噪图像由RGB颜色空间转换为Lab颜色空间，提取并利用所述原始图像的色度分量均值和所述去噪图像的色度分量；计算得到整张皮革图像的显著图；计算显著图的目标分割阈值，并对显著图进行二值化处理，得到所述整张皮革图像中皮革区域的二值图像；根据所述二值图像和所述原始图像，计算得到所述整张皮革图像的感兴趣区域。本发送所提供的方法、装置、设备及计算机存储介质，具有边缘清晰，不受光照影响的特性，可以快速有效的提取整块皮革图像内的感兴趣区域。

【技术实现步骤摘要】
一种提取皮革图像感兴趣区域的方法、装置及设备
本专利技术涉及数字图像处理
，特别是涉及一种提取皮革图像感兴趣区域的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质。
技术介绍
我国是一个皮革产品消费的大国，人们对皮革的消费越来越多，对皮革产品的质量要求越来越高。但是在这样的高需求之下，皮革行业的自动化水平却不尽如人意，难以跟上时代的步伐，所以研究皮革破损检测，早日实现皮革行业提高自动化水平，具有里程牌式的意义。而在工业生产中快速而又准确的去除整张皮革图片中的背景部分，提取感兴趣(ROI)区域，能够提高皮革破损检测的效率。现有技术中通常采用的是图像分割方法提取整张皮革图像ROI区域。通用的图像分割方法包括：基于区域的分割方法，基于灰度图像阈值的分割方法，基于边缘的分割方法，基于人工智能的分割方法。基于区域的分割方法，是以直接寻找区域为基础的分割方法，具体算法有区域生长和区域分离与合并算法。该方法在分割面积较大的皮革区域时，计算速度比较慢，而且该方法对噪声比较敏感，容易在分割的过程中形成孔状和不连续的区域，分割效果不大理想。基于灰度图像阈值的分割方法将灰度根据主观愿望分成一个或多个的等间隔或不等间隔的灰度区间。该方法在灰度图像中比较难以找到最佳的灰度阈值，像素本身的灰度值是该方法考虑比较多的地方，但其不注重图像的空间分布。这样的方法分割出来的皮革图像的结果对噪声比较敏感，光照分布不均匀时对其结果影响也比较大，难以达到理想的效果，同时，在进行批量皮革图像背景处理时，处理结果不尽如人意。基于边缘的分割方法，通过搜索不同的区域之间的边界，来完成对图像的分割。由于皮革图像背景的内部纹理和缺陷的原因，运用该方法进行图像分割时，会容易导致误检测为伪边缘，在对皮革背景进行边缘检测时，抗燥性和检测精度是一个难点。在提高抗燥性时，容易造成位置偏差和轮廓漏检，在提高检测精度时，由于噪声影响比较大的缘故容易产生伪边缘，进而容易导致不合理的轮廓产生。基于人工智能的分割方法，例如基于聚类或神经网络的图像分割方法等，运用这些方法一般都能得到比较好的图像分割结果，但是它们都没有时效性，当我们用聚类的办法处理高清的皮革图像时，得到的各个像素是独立处理的，且数据量大，拓扑结构不足，计算速度较慢。因此当整张皮革图像中存在光照不均，内部缺陷等影响，现有技术所提供的方法难以快速有效的提取整张皮革图像的ROI区域。综上所述可以看出，如何克服光照不均有效提取整张皮革图像的感兴趣区域是目前有待解决的问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种提取皮革图像感兴趣区域的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，以解决现有技术中当整张皮革图像存储光照不均的现象时那样快速有效的提取整张皮革图像的感兴趣区域。为解决上述技术问题，本专利技术提供一种提取皮革图像感兴趣区域的方法，包括：对待检测的整张皮革图像进行高斯滤波处理，得到所述整张皮革图像的去噪图像；分别将所述整张皮革图像的原始图像和所述去噪图像由RGB颜色空间转换为Lab颜色空间后，提取所述原始图像的色度分量均值和所述去噪图像的色度分量；利用所述原始图像的色度分量均值和所述去噪图像的色度分量，计算得到所述整张皮革图像的显著图；计算所述显著图的目标分割阈值，并对所述显著图进行二值化处理，得到所述整张皮革图像中皮革区域的二值图像；根据所述二值图像和所述原始图像，计算得到所述整张皮革图像的感兴趣区域。优选地，所述对待检测的整张皮革图像进行高斯滤波处理，得到所述整张皮革图像的去噪图像包括：利用高斯函数对待检测的整张皮革图像进行高斯滤波处理，得到所述整张皮革图像的去噪图像；其中，(x,y)为所述整张皮革图像的像素点坐标，σ为高斯函数的标准差。优选地，分别将所述去噪图像和所述整张皮革图像的原始图像由RGB颜色空间转换为Lab颜色空间包括：将所述去噪图像由RGB颜色空间转换为XYZ颜色空间后，再转换为Lab颜色空间；将所述原始图像由RGB颜色空间转换为XYZ颜色空间后，再转换为Lab颜色空间。优选地，所述将所述原始图像由RGB颜色空间转换为XYZ颜色空间后，再转换为Lab颜色空间包括：利用：X＝R*0.4124+G*0.3576+B*0.1805Y＝R*0.2126+G*0.7152+B*0.0722Z＝R*0.0193+G*0.1192+B*0.9505将所述整张皮革图像的原始图像由RGB颜色空间转换为XYZ颜色空间；利用：L*＝116f(Y/Yn)-16a*＝500[f(X/Xn)-f(Y/Yn)]b*＝200[f(Y/Yn)-f(Z/Zn)]将所述原始图像由XYZ颜色空间转换为Lab颜色空间；其中，L*，a*，b*分别为所述原始图像Lab颜色空间的三个通道的值，X，Y，Z为所述原始图像由所述RGB颜色空间转到所述XYZ颜色空间之后的值，Xn，Yn，Zn分别为95.047，100.0，108.883。优选地，所述利用所述原始图像的色度分量均值和所述去噪图像的色度分量，计算得到所述整张皮革图像的显著图包括：提取所述去噪图像的Lab颜色空间的a分量和b分量，利用表示所述去噪图像的Lab颜色空间的a分量和b分量；其中，a分量为色度红色到绿色的范围，b分量为色度从黄色到蓝色的范围，af和bf分别为所述去噪图像的Lab颜色空间的a、b分量；提取所述原始图像的Lab颜色空间的a分量和b分量，利用表示所述原始图像的Lab颜色空间的a分量和b分量的均值；其中，amean和bmean分别为所述原始图像转换为所述Lab颜色空间的a、b分量均值；利用S(x,y)＝||Hu-Hf||计算得到所述整张皮革图像的显著图。优选地，所述计算所述显著图的目标分割阈值，并对所述显著图进行二值化处理，得到所述整张皮革图像中皮革区域的二值图像包括：利用最大类内方差法计算所述显著图的目标分割阈值；根据所述目标分割阈值对所述显著图进行二值化操作，得到所述整张皮革图像初始二值图像；标记所述初始二值图像中的多个连通区域，计算各个连通区域的面积；查找所述多个连通区域中面积最大的目标连通区域，所述目标连通区域的灰度值不变；将所述多个连通区域中除所述目标连通区域外的其他连通区域的灰度值均置为1，从而得到所述整张皮革图像中皮革区域的二值图像。优选地，所述根据所述二值图像和所述原始图像，计算得到所述整张皮革图像的感兴趣区域包括：利用所述二值图像和所述原始图像进行布尔运算，得到所述整张皮革图像的感兴趣区域。本专利技术还提供了一种提取皮革图像感兴趣区域的装置，包括：滤波模块，用于对待检测的整张皮革图像进行高斯滤波处理，得到所述整张皮革图像的去噪图像；转换模块，用于分别将所述整张皮革图像的原始图像和所述去噪图像由RGB颜色空间转换为Lab颜色空间后，提取所述原始图像的色度分量均值和所述去噪图像的色度分量；第一计算模块，用于利用所述原始图像的色度分量均值和所述去噪图像的色度分量，计算得到所述整张皮革图像的显著图；二值化模块，用于计算所述显著图的目标分割阈值，并对所述显著图进行二值化处理，得到所述整张皮革图像中皮革区域的二值图像；第二计算模块，用于根据所述二值图像和所述原始图像，计算得到所述整张皮革图像的感兴趣区域。本专利技术还提供了一种提取皮革图像感兴趣区域的设备，包括：存储器，用于存储计算机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种提取皮革图像感兴趣区域的方法，其特征在于，包括：对待检测的整张皮革图像进行高斯滤波处理，得到所述整张皮革图像的去噪图像；分别将所述整张皮革图像的原始图像和所述去噪图像由RGB颜色空间转换为Lab颜色空间后，提取所述原始图像的色度分量均值和所述去噪图像的色度分量；利用所述原始图像的色度分量均值和所述去噪图像的色度分量，计算得到所述整张皮革图像的显著图；计算所述显著图的目标分割阈值，并对所述显著图进行二值化处理，得到所述整张皮革图像中皮革区域的二值图像；根据所述二值图像和所述原始图像，计算得到所述整张皮革图像的感兴趣区域。

【技术特征摘要】
1.一种提取皮革图像感兴趣区域的方法，其特征在于，包括：对待检测的整张皮革图像进行高斯滤波处理，得到所述整张皮革图像的去噪图像；分别将所述整张皮革图像的原始图像和所述去噪图像由RGB颜色空间转换为Lab颜色空间后，提取所述原始图像的色度分量均值和所述去噪图像的色度分量；利用所述原始图像的色度分量均值和所述去噪图像的色度分量，计算得到所述整张皮革图像的显著图；计算所述显著图的目标分割阈值，并对所述显著图进行二值化处理，得到所述整张皮革图像中皮革区域的二值图像；根据所述二值图像和所述原始图像，计算得到所述整张皮革图像的感兴趣区域。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对待检测的整张皮革图像进行高斯滤波处理，得到所述整张皮革图像的去噪图像包括：利用高斯函数对待检测的整张皮革图像进行高斯滤波处理，得到所述整张皮革图像的去噪图像；其中，(x,y)为所述整张皮革图像的像素点坐标，σ为高斯函数的标准差。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别将所述去噪图像和所述整张皮革图像的原始图像由RGB颜色空间转换为Lab颜色空间包括：将所述去噪图像由RGB颜色空间转换为XYZ颜色空间后，再转换为Lab颜色空间；将所述原始图像由RGB颜色空间转换为XYZ颜色空间后，再转换为Lab颜色空间。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述原始图像由RGB颜色空间转换为XYZ颜色空间后，再转换为Lab颜色空间包括：利用：X＝R*0.4124+G*0.3576+B*0.1805Y＝R*0.2126+G*0.7152+B*0.0722Z＝R*0.0193+G*0.1192+B*0.9505将所述整张皮革图像的原始图像由RGB颜色空间转换为XYZ颜色空间；利用：L*＝116f(Y/Yn)-16a*＝500[f(X/Xn)-f(Y/Yn)]b*＝200[f(Y/Yn)-f(Z/Zn)]将所述原始图像由XYZ颜色空间转换为Lab颜色空间；其中，L*，a*，b*分别为所述原始图像Lab颜色空间的三个通道的值，X，Y，Z为所述原始图像由所述RGB颜色空间转到所述XYZ颜色空间之后的值，Xn，Yn，Zn分别为95.047，100.0，108.883。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述利用所述原始图像的色度分量均值和所述去噪图像的色度分量，计算得到所述整张皮革图像的显著图包括：提取所述去噪图像的Lab颜色空间的a分量和b分量，利用表示所述去噪图像的Lab颜色空间的a分量和b分量；其中，a分...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁磊，钟文杰，邓杰航，范大煌，何冬冬，
申请(专利权)人：广东工业大学，
类型：发明
国别省市：广东,44