一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法技术

一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法，涉及一种螺母边缘精度检测方法，本发明专利技术公开了一种快速的螺母边缘提取系统及自适应阈值的sobel边缘检测方法。包括以下处理单元，PS侧摄像头初始化模块，DDR3缓存模块。PL侧摄像头数据采集模块，边缘检测模块，Videoin_to_axistream，VDMA模块，Axistream_to_videoout，UDP协议传输模块，上位机显示模块。本发明专利技术通过gamma图像增强，提升图像的对比度，加入了45

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法


[0001]本专利技术涉及一种螺母边缘精度检测方法，特别是涉及一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法。

技术介绍

[0002]近年来数字图像处理广泛应用，医学的X光线成像，超声波成像，内窥镜的图像处理等领域都和数字图像处理息息相关。这些复杂的图像处理，都离不开对图像的边缘的提取，它们处理的前提是要对图像进行边缘检测。边缘信息的提取可以为后续图像分割、图像特征提取、图像骨架的提取、图像的识别提供基础，并为后续高层次图像处理提供高质量的图像边缘信息。
[0003]在企业生产精密螺母器件的过程中，需要对生产线上螺母直径的大小进行检测，以确定螺母大小是否符合生产标准，而边缘提取是获得螺母半径的第一步。所以对于螺母边缘提取就显得尤为重要。
[0004]对螺母边缘进行检测，传统的sobel算子通过设置固定的阈值与梯度值进行比较来判断像素是否为边缘点，由于传统的单片机与DSP等串行器件难以完成并发的运行，实时性相对较差，现有边缘检测方法速度慢，固定阈值边缘粗糙、低照度环境检测效果弱，因此，影响螺母生产的产品质量。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的在于提供一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法，本专利技术利用FPGA的并行性和流水线处理的优势，选用ZYNQ作为主控系统，通过PL侧完成算法的加速，使用PS侧完成对摄像头器件的初始化等工作，实现对螺母边缘信息的快速检测，提高了螺母检测的精确度。
[0006]本专利技术的技术方案如下：r/>[0007]一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法，所述方法包括以下步骤：
[0008](1)系统复位后，ZYNQ通过PS端I2C控制器对OV5640进行初始化配置，通过OV5640采集模块将摄像头数据进行捕获，获得视频信号；
[0009](2)视频信号经过rgb2gray模块获得灰度信号，模块采用三级流水线设计，并目通过浮点数转成定点数将FPGA不擅长的除法运算转换成为乘法运算；
[0010](3)灰度信号经过gamma变换处理模块，将图像灰度值经过gamma变换提升图像对比度，曾强图像暗区亮度值；
[0011](4)经过处理后的视频信号进行开窗处理，系统通过对开窗后像素进行左右上下边界的填补，获得输入输出大小相同的图像，为后续等宽卷积做准备；灰度信号经过中值滤波器进行去噪，为sobel单元提供去除噪声的图像；
[0012](5)经gamma增强后信号通过卷积运算获得像素点的梯度值，系统扩展了45度和135度方向模板，将四个方向的梯度值进行平方求和并且进行开根号进行运算后获得每个
像素点梯度值；计算所得梯度G(x，y)进行开窗，计算theta＝arctanG
90
/G0，获得窗口内部中心像素theta；若theta属于0～22.5与157.5～180，则判断中心像素点在L21、L22、L23内部是否为最大值，若是最大值，则中心像素点为边缘点，将其保留，若不是最大值点则将中心像素置零；
[0013](6)系统结合自适应阈值分割的方法，根据窗口内像素的均值和标准差的和作为系统的自适应阈值；通过结合自适应阈值分割，改进的算子获得自适应的阈值，并且获得自适应阈值分割算法抵制光照过低的干扰；通过像素点的梯度与自适应阈值的比较，判断像素是否为边缘像素点；
[0014](7)通过对边缘图像进行腐蚀与膨胀运算，对边缘进行微处理，提高图像边缘的质量；
[0015](8)边缘图像通过VDMA模块将边缘图像缓存到DDR3，并且通过VDMA读出DDR3中的边缘图像，通过UDP协议进行图像的传输。
[0016]所述的一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法，所述步骤(2)系统进行边缘检测的时候需要将获得的RGB彩色图像转换为灰度图像，其中彩色图像通过公式Y＝R*0.299+G*0.587+B*0.114将彩色图像转换为灰度图像。
[0017]所述的一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法，所述步骤(3)系统采用gamma校正来提升图像对比度且提升暗区亮度，gamma校正通过公式来实现，其中A取恒定值1，
[0018]r＞1时，提升图像的亮度，
[0019]r＜1时，降低图像的亮度；
[0020]经MATLAB验证，r取0.7时本系统处于最佳状态。
[0021]所述的一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法，所述系统采用中值滤波器来对灰度图像进行噪声的滤除，中值滤波器能够较好的滤除椒盐噪声；定义一个邻域区间，系统采用3*3窗口，对于邻域内L11、L12、L13、L21、L22、L23、L31、L32、L33像素选取中值；系统选用FIFO作为窗口的行缓存，并且对传统窗口进行改进，通过对原始窗口输出图像进行前后左右边界的补充，获得与初始图像等大小输出图像为下一步的等宽卷积做准备。
[0022]所述的一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法，所述通过计算3*3窗口中心像素点0
°
，45
°
，90
°
，135
°
，四个方向梯度G0，G45，G90，G135，获得窗口内部中心点梯度G(x，y)；对计算所得梯度G(x，y)进行开窗，计算theta＝arctanG
90
/G0，
[0023]获得窗口内部中心像素theta；若theta属于0～22.5与157.5～180，则判断中心像素点在L21、L22、L23内部是否为最大值，若是最大值，则中心像素点为边缘点，将其保留，若不是最大值点则将中心像素置零。
[0024]所述的一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法，所述若theta属于22.5～67.5，则判断中心像素点在L13、L22、L31内部是否为最大值，若是最大值，则中心像素点为边缘点，将其保留，若不是最大值点则将中心像素置零；
[0025]若theta属于67.5～112.5，则判断中心像素点在L12、L22、L32内部是否为最大值，若是最大值，则中心像素点为边缘点，将其保留，若不是最大值点则将中心像素置零；
[0026]若theta属于112.5～157.5，则判断中心像素点在L11、L22、L33内部是否为最大值，若是最大值，则中心像素点为边缘点，将其保留，若不是最大值点则将中心像素置零。
[0027]所述的一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法，所述计算对梯度开窗的窗口内部的均值与方差，作为sobel算子的自适应阈值T，比较窗口内部中心点的梯度值与窗口内部的均值加方差，若梯度大于均值加方差则将像素置一，否则置零。
[0028]所述的一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法，所述处理后的图像经过形态学滤波，先进行膨胀后经过腐蚀操作，获得最后的边缘图像；处理后的图像经过UDP协议传输到上位机进行显示，由上位机进行后续的高级操作。
[0029]本专利技术的优点与效果是：...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：(1)系统复位后，ZYNQ通过PS端I2C控制器对OV5640进行初始化配置，通过OV5640采集模块将摄像头数据进行捕获，获得视频信号；(2)视频信号经过rgb2gray模块获得灰度信号，模块采用三级流水线设计，并且通过浮点数转成定点数将FPGA不擅长的除法运算转换成为乘法运算；(3)灰度信号经过gamma变换处理模块，将图像灰度值经过gamma变换提升图像对比度，曾强图像暗区亮度值；(4)经过处理后的视频信号进行开窗处理，系统通过对开窗后像素进行左右上下边界的填补，获得输入输出大小相同的图像，为后续等宽卷积做准备；灰度信号经过中值滤波器进行去噪，为sobel单元提供去除噪声的图像；(5)经gamma增强后信号通过卷积运算获得像素点的梯度值，系统扩展了45度和135度方向模板，将四个方向的梯度值进行平方求和并且进行开根号进行运算后获得每个像素点梯度值；计算所得梯度G(x，y)进行开窗，计算theta＝arctanG
90
/G0，获得窗口内部中心像素theta；若theta属于0～22.5与157.5～180，则判断中心像素点在L21、L22、L23内部是否为最大值，若是最大值，则中心像素点为边缘点，将其保留，若不是最大值点则将中心像素置零；(6)系统结合自适应阈值分割的方法，根据窗口内像素的均值和标准差的和作为系统的自适应阈值；通过结合自适应阈值分割，改进的算子获得自适应的阈值，并且获得自适应阈值分割算法抵制光照过低的干扰；通过像素点的梯度与自适应阈值的比较，判断像素是否为边缘像素点；(7)通过对边缘图像进行腐蚀与膨胀运算，对边缘进行微处理，提高图像边缘的质量；(8)边缘图像通过VDMA模块将边缘图像缓存到DDR3，并且通过VDMA读出DDR3中的边缘图像，通过UDP协议进行图像的传输。2.根据权利要求1所述的一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法，其特征在于，所述步骤(2)系统进行边缘检测的时候需要将获得的RGB彩色图像转换为灰度图像，其中彩色图像通过公式Y＝R*0.299+G*0.587+B*0.114将彩色图像转换为灰度图像。3.根据权利要求1所述的一种基于图像增强自适应阈值螺母边缘检测方法，其特征在于，所述步骤(3)系统采用gamma校正来提升图像对比度且提升暗区亮度，gamma校正通过公式来实现，其中A取恒定值1，r>1时，提升图像的亮度，r<1时，降低图像的亮度；经MATLAB验证，r取0.7时本系统处于最佳状态。4.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：曹顺，栾浩，
申请(专利权)人：沈阳化工大学，
类型：发明
国别省市：