一种机器视觉处理中加速Blob分析的方法技术

本发明专利技术揭示了一种机器视觉处理中加速Blob分析的方法，采用基于游程码的内存结构，分步骤参与到Blob分析中，完成对输入灰度图像的二值游程编码、连通性分析、特征参数计算、特征筛选及特征数据输出，其中每个游程为在一行中满足阈值条件的连续像素点，由起始点横坐标、结束点横坐标和纵坐标三个数值构成。通过给定固定或自动的灰度阈值输出对应子图像的游程列表及游程标签图，并基于游程标签图、游程本身参与特征参数计算之中。应用本发明专利技术加速blob分析的方法，采用基于游程码的内存结构来优化blob分析算法，使得算法的时间和空间复杂度被大大降低，由此能够满足工业视觉领域实时性的要求。

A method of accelerating blob analysis in machine vision processing

The invention discloses a method for accelerating blob analysis in machine vision processing, which adopts a memory structure based on run code and participates in blob analysis step by step, accomplishing binary run coding, connectivity analysis, feature parameter calculation, feature filtering and feature data output of input gray-scale image, wherein each run is a continuous pixel point satisfying threshold conditions in a row, and is composed of The start point abscissa, end point abscissa and ordinate are composed of three values. Given a fixed or automatic gray threshold value, the run list and run tag of the corresponding sub image are output, and the run tag and run itself participate in the calculation of the characteristic parameters. By applying the method of accelerating blob analysis and adopting memory structure based on run length code to optimize blob analysis algorithm, the time and space complexity of the algorithm is greatly reduced, thus meeting the requirements of real-time in the field of industrial vision.

【技术实现步骤摘要】
一种机器视觉处理中加速Blob分析的方法
本专利技术涉及一种工业机器视觉图像处理方式，尤其涉及一种针对输入灰度图像加速blob分析的实现方法。
技术介绍
在工业机器视觉领域，Blob分析常用于对灰度图像中的二维形状进行检测和分析，获取目标在图像中的位置、形状、方向和目标间的拓扑关系等信息，继而根据这些信息可对目标进行识别。Blob分析的主要内容包括：（1）图像分割，将图像中的目标和背景分离；（2）连通性分析，对不同的目标进行标记；（3）特征参数计算，计算目标的形状特征，如面积、质心、凸包等；（4）对某些特征进行数据筛选，得到所需要的目标区域，并可通过特征参数进行目标识别。如图1所示的这一系列过程是比较耗时的操作，具体说明如下。图像分割是blob分析的第一步，传统的方式通常使用固定阈值或自动阈值将灰度图像进行二值化，得到一个二值图像，对于分辨率较高的图像，这一步往往比较耗时，并且内存占用高，需要分配和原图大小一致的内存。连通性分析是blob分析非常关键的一步，传统的方式通过对二值图像的每个像素点进行标记，得到像素之间的连通关系，这本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器视觉处理中加速Blob分析的方法，其特征在于：采用基于游程编码的内存结构，分步骤参与到Blob分析中，完成对输入灰度图像的二值游程编码、连通性分析、特征参数计算、特征筛选及特征数据输出，其中每个游程为在一行中满足阈值条件的连续像素点，由起始点横坐标、结束点横坐标和纵坐标三个数值构成。/n

【技术特征摘要】
1.一种机器视觉处理中加速Blob分析的方法，其特征在于：采用基于游程编码的内存结构，分步骤参与到Blob分析中，完成对输入灰度图像的二值游程编码、连通性分析、特征参数计算、特征筛选及特征数据输出，其中每个游程为在一行中满足阈值条件的连续像素点，由起始点横坐标、结束点横坐标和纵坐标三个数值构成。


2.根据权利要求1所述机器视觉处理中加速Blob分析的方法，其特征在于在对输入灰度图像的二值游程编码包括：将灰度图像按顺序均匀切分为三个以上的子图像，以并行方式对该些子图像进行分析处理，其中所述子图像的宽度与原灰度图像的宽度保持一致且高度减小。


3.根据权利要求2所述机器视觉处理中加速Blob分析的方法，其特征在于对每一个子图像的分析处理包括：先通过给定固定或自动的灰度阈值输出对应子图像的游程列表，游程号从0开始计数；而后逐行标记、分析各游程间的连通性，并输出每个子图像包含游程号:标签号的游程标签图。


4.根据权利要求3所述机器视觉处理中加速Blob分析的方法，其特征在于获得所述游程标签图的过程包括：
S1、对位于第一行的各游程进行由小到大的顺序自然数标记，并记录各游程的标签号为数组runLabel，再按顺序自然数初始化各游程之间的连通性，记录为数组equalLabel；
S2，自第二行起，逐行逐个对游程遍历上一行的游程列表，并更新两个数组，如当前游程与上一行没有相邻的游程，对当前游程标记为一个新的标签号，如当前游程在上一行中仅存在一个相邻的游程，对当前游程标记为该相邻游程的标签号；如当前游程在上一行中存在两个以上相邻的游程，对当前游程标记为第一个相邻游程的标签号，且对应所有相邻游程的最大等价标签与最小等价标签等价；
S3，标签排序，遍历所有等价标签，赋予连续的标签号；
S4，合并等价标签，遍历所有游程，重新赋值当前游程的标签号为等价标签。

【专利技术属性】
技术研发人员：张远康，郭晓锋，余章卫，
申请(专利权)人：苏州中科全象智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32