用于石料图像的石料边缘图像分割方法技术

本申请公开了一种用于石料图像的石料边缘图像分割方法，包括以下步骤：步骤S1：对彩色石料图像做灰度化处理得到灰度图像f(x,y)，并转化为二维离散矩阵f(x,y)；步骤S2：采用Roberts微分算子对灰度图像f(x,y)进行边缘检测，得到边缘检测结果E(x,y)；步骤S3：对各边缘线检测结果E(x,y)进行端点检测，提取每条边缘线的端点得到端点检测结果C(x,y)；步骤S5：采用局部自适应阈值分割法将灰度图像f(x,y)进行二值化处理得到二值图像f0‑1(x,y)，用完整边缘线E'(x,y)对所得二值图像f0‑1(x,y)进行分割，得目标图像f'0‑1(x,y)。该方法可获取完整的石料边缘线为基础对石料图像进行分割，保留石料中每个石块的完整轮廓，以提高后续石料级配检测过程中的检测精度。检测过程中的检测精度。检测过程中的检测精度。

【技术实现步骤摘要】
(x,y)。
[0012]优选地，步骤S1中二维离散矩阵按下式计算：
[0013]f(x,y)＝0.2989
×
f
R
+0.5870
×
f
G
+0.1140
×
f
B
[0014]式中，f
R
、f
G
和f
B
分别表示彩色石料图像f(R,G,B)中的红色分量、绿色分量和蓝色分量。
[0015]优选地，步骤S2中Roberts微分算子方法包括以下步骤：
[0016]步骤S21：设离散灰度图像为f(x,y)，其中，(x
i
,y
j
)代表离散灰度图像矩阵中第i行、第j列像素点的坐标，f(x
i
,y
j
)代表对应像素点的灰度值，在进行图像边缘检测时，利用图像的垂直差分和水平差分来逼近梯度算子，即：
[0017]Δf＝(f(x,y)
‑
f(x
‑
1,y),f(x,y)
‑
f(x,y
‑
1))
[0018]Roberts微分算子在计算Δf时，按下式分别计算每个像素点的梯度Δf(x
i
,y
j
)，然后对所得结果求绝对值：
[0019][0020]步骤S22：Roberts微分算子由下列两个模板构成：
[0021][0022]阈值操作每个像素点的梯度Δf(x
i
,y
j
)，获得边缘检测结果E(x,y)，设阈值为V，则边缘检测结果E(x
i
,y
i
)可由下式计算：
[0023][0024]其中，边缘检测结果E(x,y)为二值图像，图像矩阵中值1代表边缘线，值0代表非边缘线，V为人为设定的阈值标量。
[0025]优选地，步骤S3中端点检测包括以下步骤：
[0026]步骤S31：边缘检测结果E(x,y)中值1代表边缘线，值0代表非边缘线，现将E(x,y)中值为1的所有像素点分为三类，即孤立点、边缘线端点和边缘线内部点；
[0027]步骤S32：彩色图像中的像素点根据其空间位置，分为：位于图像四个角的角落像素点、位于图像四条边线上的边沿像素点和位于图像内部的内部像素点，其中角落像素点与3个像素点相邻，边沿像素点与5个像素点相邻，内部像素点与8个像素点相邻；
[0028]步骤S33：对边缘检测结果E(x,y)中值为1的所有像素点进行如下判断：若该像素点与目标像素点相邻的像素点的值全为0，则该点为孤立点；
[0029]若该像素点与目标像素点相邻的像素点中有且仅有一个像素点的值为1，则该点为边缘线端点；
[0030]若该像素点与目标像素点相邻的像素点中像素值为1的数量大于等于2，则该点为边缘线内部点，输出各像素点的判断结果；
[0031]步骤S34：设边缘像素点判断结果为C(x,y)，若边缘像素点为孤立点，则将其像素值设为1，若边缘像素点为端点，则将其像素值设为2，否则设为3，表示如下：
[0032][0033]上式中，C(x,y)为像素点类型标记结果，e(x
i
,y
j
)为像素点(x
i
,y
j
)的相邻像素点，其像素点数量m的取值为3或5或8。
[0034]优选地，步骤S4中缘线方向测算包括以下步骤：
[0035]对端点检测结果C(x,y)中值为2的像素点(此类点为边缘线端点)，设与某端点为(x
l
,y
l
)连接的边缘像素点为(x
l
‑
nect
,y
l
‑
nect
)，按下式计算边缘线在(x
l
,y
l
)点处的延伸方向：
[0036]D
l
＝(x
l
,y
l
)
‑
(x
l
‑
nect
,y
l
‑
nect
),1≤l≤N
[0037]其中，D
l
代表端点(x
l
,y
l
)处边缘线的延伸方向，l为端点编号，N为端点数量。
[0038]优选地，步骤S4中完整边缘线的获得包括以下步骤：
[0039]步骤S42：寻找出每一对在石料实际边缘线中原本应该连接在一起的端点，然后将所得端点连接起来，具体包括以下步骤：
[0040]已知边缘线在(x
l
,y
l
)点处的延伸方向为D
l
，以(x
l
,y
l
)为圆心，以设定值r为半径，寻找落在该圆以内的所有端点C
l,r,n
(x,y)，n为落在圆内的端点数量，具体计算公式如下：
[0041][0042]则从C
l,r,n
(x,y)中选择端点(x
l
,y
l
)的配对端点(x
l
‑
p
,y
l
‑
p
)，在进行(x
l
,y
l
)的端点配对时，根据配对两点之间的距离和测算方向，选取配对两点距离最小的点；选取测算方向相反的两端点进行配对，如下式所示：
[0043]P
l
＝min{w1||(x1,y1)
‑
(x
l
,y
l
)||+w2[|(x1+x
l
)|+|(y1+y
l
)|],w1||(x2,y2)
‑
(x
l
,y
l
)||+w2[|(x2+x
l
)|+|(y2+y
l
)|],
…
,w1||(x
k
,y
k
)
‑
(x
l
,y
l
)||+w2[|(x
k
+x
l
)|+|(y
k
+y
l
)|],
…
,w1||(x
n
,y
n
)
‑
(x
l
,y
l
)||+w2[|(x
n
+x
l
)|+|(y
n
+y
l
)|]},C
l,r,k
(x,y)＝1,1≤k≤n
[0044]其中，P
l
为端点(x
l
,y
l
)本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于石料图像的石料边缘图像分割方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对彩色石料图像做灰度化处理得到灰度图像f(x,y)，并转化为二维离散矩阵f(x,y)；步骤S2：采用Roberts微分算子对灰度图像f(x,y)进行边缘检测，得到边缘检测结果E(x,y)；步骤S3：对各边缘线检测结果E(x,y)进行端点检测，提取每条边缘线的端点得到端点检测结果C(x,y)；步骤S4：测算端点检测结果C(x,y)中各端点处的延伸方向D，根据各端点处的延伸方向D及各端点之间的几何距离计算配对结果P，并依据配对结果P将边缘线缺失部分连接补全，得完整边缘线E'(x,y)；步骤S5：采用局部自适应阈值分割法将灰度图像f(x,y)进行二值化处理得到二值图像f0‑1(x,y)，用完整边缘线E'(x,y)对所得二值图像f0‑1(x,y)进行分割，得目标图像f
′0‑1(x,y)。2.根据权利要求1所述的用于石料图像的石料边缘图像分割方法，其特征在于，步骤S1中二维离散矩阵按下式计算：f(x,y)＝0.2989
×
f
R
+0.5870
×
f
G
+0.1140
×
f
B
式中，f
R
、f
G
和f
B
分别表示彩色石料图像f(R,G,B)中的红色分量、绿色分量和蓝色分量。3.根据权利要求1所述的用于石料图像的石料边缘图像分割方法，其特征在于，步骤S2中Roberts微分算子方法包括以下步骤：步骤S21：设离散灰度图像为f(x,y)，其中，(x
i
,y
j
)代表离散灰度图像矩阵中第i行、第j列像素点的坐标，f(x
i
,y
j
)代表对应像素点的灰度值，在进行图像边缘检测时，利用图像的垂直差分和水平差分来逼近梯度算子，即：Δf＝(f(x,y)
‑
f(x
‑
1,y),f(x,y)
‑
f(x,y
‑
1))Roberts微分算子在计算Δf时，按下式分别计算每个像素点的梯度Δf(x
i
,y
j
)，然后对所得结果求绝对值：步骤S22：Roberts微分算子由下列两个模板构成：阈值操作每个像素点的梯度Δf(x
i
,y
j
)，获得边缘检测结果E(x,y)，设阈值为V，则边缘检测结果E(x
i
,y
i
)可由下式计算：其中，边缘检测结果E(x,y)为二值图像，图像矩阵中值1代表边缘线，值0代表非边缘线，V为人为设定的阈值标量。4.根据权利要求1所述的用于石料图像的石料边缘图像分割方法，其特征在于，步骤S3中端点检测包括以下步骤：
步骤S31：边缘检测结果E(x,y)中值1代表边缘线，值0代表非边缘线，现将E(x,y)中值为1的所有像素点分为三类，即孤立点、边缘线端点和边缘线内部点；步骤S32：彩色图像中的像素点根据其空间位置，分为：位于图像四个角的角落像素点、位于图像四条边线上的边沿像素点和位于图像内部的内部像素点，其中角落像素点与3个像素点相邻，边沿像素点与5个像素点相邻，内部像素点与8个像素点相邻；步骤S33：对边缘检测结果E(x,y)中值为1的所有像素点进行如下判断：若该像素点与目标像素点相邻的像素点的值全为0，则该点为孤立点；若该像素点与目标像素点相邻的像素点中有且仅有一个像素点的值为1，则该点为边缘线端点；若该像素点与目标像素点相邻的像素点中像素值为1的数量大于等于2，则该点为边缘线内部点，输出各像素点的判断结果；步骤S34：设边缘像素点判断结果为C(x,y)，若边缘像素点为孤立点，则将其像素值设为1，若边缘像素点为端点，则将其像素值设为2，否则设为3，表示如下：上式中，C(x,y)为像素点类型标记结果，e(x
i
,y
j
)为像素点(x
i
,y
j
)的相邻像素点，其像素点数量m的取值为3或5或8。5.根据权利要求1所述的用于石料图像的石料边缘图像分割方法，其特征在于，步骤S4中缘线方向测算包括以下步骤：对端点检测结果C(x,y)中值为2的像素点(此类点为边缘线端点)，设与某端点为(x
l
,y
l
)连接的边缘像素点为(x
l
‑
nect
,y
l
‑
nect
)，按下式计算边缘线在(x
l
,y
l
)点处的延伸方向：D
l
＝(x
l
,y
l
)
‑

【专利技术属性】
技术研发人员：陈廷才，张礼兵，冯燕明，张帅，杨姗姗，胡灵芝，黄张霖，段一红，王书贤，杨洁，杨芝辰，覃珊珊，何晓珊，
申请(专利权)人：中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：