基于图像分解的平滑方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，提供一种基于图像分解的平滑方法、装置、电子设备及存储介质，该方法首先获取待处理图像；然后将待处理图像进行图像分解，得到待处理图像的结构图像，并将结构图像进行二值化处理，得到二值图像；最后将待处理图像以及二值图像输入至平滑模型，并对平滑模型进行迭代求解，得到并输出待处理图像对应的平滑图像。该方法采用图像分解得到结构图像，通过图像分解与二值化处理相结合的方式，可以极大程度保留检测目标结构和边缘的同时提高背景平滑度，使得到的平滑图像结构更加突出，边缘保持较为完整，平滑效果更为显著。该方法可以应用于对待处理产品图像进行平滑处理，进而提高工业流水线产品检测的准确性和鲁棒性。确性和鲁棒性。确性和鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
基于图像分解的平滑方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于图像分解的平滑方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着近年来科学技术的蓬勃发展，工业生产制造过程中多步骤应用到图像处理等技术，即在对产品图像中的产品进行检测之前，对产品图像进行各项预处理。其中，就涉及对产品图像的平滑处理操作。
[0003]经典的平滑方法大多利用范数特性或是高斯滤波来达到平滑目的，但是依然难以避免各项干扰，例如图像采集过程中产生的噪声或者产品本身所具有的纹理，这将对产品图像中的产品的检测过程产生干扰，进而导致检测准确性不高的问题出现。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种基于图像分解的平滑方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中存在的缺陷。
[0005]本专利技术提供一种基于图像分解的平滑方法，包括：获取待处理图像；将所述待处理图像进行图像分解，得到所述待处理图像的结构图像，并将所述结构图像进行二值化处理，得到二值图像；将所述待处理图像以及所述二值图像输入至平滑模型，并对所述平滑模型进行迭代求解，得到并输出所述待处理图像对应的平滑图像。
[0006]根据本专利技术提供的一种基于图像分解的平滑方法，所述平滑模型基于加权最小二乘法构建；所述平滑模型包括第一数据保真项和第一正则化项，所述第一数据保真项与所述第一正则化项之间具有平衡系数；所述第一数据保真项基于所述平滑图像对应的目标变量和所述待处理图像确定，所述第一正则化项基于所述目标变量的偏导数确定。
[0007]根据本专利技术提供的一种基于图像分解的平滑方法，对所述平滑模型进行迭代求解，得到所述待处理图像对应的平滑图像，包括：在第奇数次迭代，基于所述二值图像，对前次迭代得到的平滑结果进行平滑处理，得到当前次迭代对应的平滑结果；在第偶数次迭代，对前次迭代得到的平滑结果进行平滑处理，得到当前次迭代对应的平滑结果。
[0008]根据本专利技术提供的一种基于图像分解的平滑方法，在第偶数次迭代，对前次迭代得到的平滑结果进行平滑处理，得到当前次迭代对应的平滑结果，包括：在第偶数次迭代，基于对应的非线性滤波算子对前次迭代得到的平滑结果进行平
滑处理，得到当前次迭代对应的平滑结果。
[0009]根据本专利技术提供的一种基于图像分解的平滑方法，每个偶数次迭代对应的非线性滤波算子基于将所述平滑模型的第一数据保真项与第一正则化项之间的平衡系数按目标倍数进行增加得到，所述目标倍数是缩放因子以偶数次迭代的次数为幂指数得到的结果。
[0010]根据本专利技术提供的一种基于图像分解的平滑方法，将所述待处理图像进行图像分解，得到所述待处理图像的结构图像，包括：将所述待处理图像输入至结构自适应全变差正则化模型，通过对所述结构自适应全变差正则化模型进行求解，得到所述结构图像；其中，所述结构自适应全变差正则化模型包括第二数据保真项和第二正则化项；所述第二数据保真项基于所述结构图像对应的结构变量中每一像素点周围的目标点的多项式与所述待处理图像中所述目标点处的像素值确定；所述第二正则化项是基于所述目标点的多项式在所述结构变量中每一像素点处的梯度确定的TV正则化项。
[0011]根据本专利技术提供的一种基于图像分解的平滑方法，将所述结构图像进行二值化处理，得到二值图像，包括：确定使所述结构图像的前景像素点和背景像素点之间的类间方差值最大的分割阈值；将所述结构图像中像素值小于分割阈值的像素点的像素值确定为0，并将所述结构图像中像素值大于或等于所述分割阈值的像素点的像素值确定为1，得到所述二值图像。
[0012]本专利技术还提供一种基于图像分解的平滑装置，包括：图像获取模块，用于获取待处理图像；结构二值化模块，用于将所述待处理图像进行图像分解，得到所述待处理图像的结构图像，并将所述结构图像进行二值化处理，得到二值图像；模型求解模块，用于将所述待处理图像以及所述二值图像输入至平滑模型，并对所述平滑模型进行迭代求解，得到并输出所述待处理图像对应的平滑图像。
[0013]本专利技术还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述的基于图像分解的平滑方法。
[0014]本专利技术还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的基于图像分解的平滑方法。
[0015]本专利技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述的基于图像分解的平滑方法。
[0016]与现有技术相比，本专利技术具有如下有益效果：本专利技术提供的基于图像分解的平滑方法、装置、电子设备及存储介质，该方法首先获取待处理图像；然后将待处理图像进行图像分解，得到待处理图像的结构图像，并将结构图像进行二值化处理，得到二值图像；最后将待处理图像以及二值图像输入至平滑模型，并对平滑模型进行迭代求解，得到并输出待处理图像对应的平滑图像。该方法采用图像分解得到结构图像，该结构图像可以体现待处理图像的整体框架，包含图像边缘等重要描述信息；通过图像分解与二值化处理相结合的方式，可以极大程度保留检测目标结构和边缘的
同时提高背景平滑度，使得到的平滑图像结构更加突出，边缘保持较为完整，平滑效果更为显著。该方法可以应用于对待处理产品图像进行平滑处理，进而提高工业流水线产品检测的准确性和鲁棒性。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本专利技术提供的基于图像分解的平滑方法的流程示意图；图2是本专利技术提供的基于图像分解的平滑装置的结构示意图；图3是本专利技术提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0019]为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术中的附图，对本专利技术中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0020]由于现有的平滑方法无法有效地去除图像采集过程中产生的噪声或者产品本身所具有的纹理等干扰，对产品图像中的产品的检测过程产生干扰，进而导致检测准确性不高的问题出现。为此，本专利技术实施例中提供了一种基于图像分解的平滑方法，可以解决现有技术中存在的平滑方法存在的缺陷。
[0021]图1为本专利技术实施例中提供的一种基于图像分解的平滑方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括：S1，获取待处理图像；S2，将所述待处理图像进行图像分解，得到所述待处理图像的结构图像，并将所述结构图像进行二值化处理，得到二值图像；S3，将所述待处理图像以及所述二值图像输本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像分解的平滑方法，其特征在于，包括：获取待处理图像；将所述待处理图像进行图像分解，得到所述待处理图像的结构图像，并将所述结构图像进行二值化处理，得到二值图像；将所述待处理图像以及所述二值图像输入至平滑模型，并对所述平滑模型进行迭代求解，得到并输出所述待处理图像对应的平滑图像。2.根据权利要求1所述的基于图像分解的平滑方法，其特征在于，所述平滑模型基于加权最小二乘法构建；所述平滑模型包括第一数据保真项和第一正则化项，所述第一数据保真项与所述第一正则化项之间具有平衡系数；所述第一数据保真项基于所述平滑图像对应的目标变量和所述待处理图像确定，所述第一正则化项基于所述目标变量的偏导数确定。3.根据权利要求1所述的基于图像分解的平滑方法，其特征在于，对所述平滑模型进行迭代求解，得到所述待处理图像对应的平滑图像，包括：在第奇数次迭代，基于所述二值图像，对前次迭代得到的平滑结果进行平滑处理，得到当前次迭代对应的平滑结果；在第偶数次迭代，对前次迭代得到的平滑结果进行平滑处理，得到当前次迭代对应的平滑结果。4.根据权利要求3所述的基于图像分解的平滑方法，其特征在于，在第偶数次迭代，对前次迭代得到的平滑结果进行平滑处理，得到当前次迭代对应的平滑结果，包括：在第偶数次迭代，基于对应的非线性滤波算子对前次迭代得到的平滑结果进行平滑处理，得到当前次迭代对应的平滑结果。5.根据权利要求4所述的基于图像分解的平滑方法，其特征在于，每个偶数次迭代对应的非线性滤波算子基于将所述平滑模型的第一数据保真项与第一正则化项之间的平衡系数按目标倍数进行增加得到，所述目标倍数是缩放因子以偶数次迭代的次数为幂指数得到的结果。6.根据权利要求1
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5中任一项所述的基于图像分解的平滑方法，其特征在于，将所述待处理图像进行图像分解，得到所述待处理图像的...

【专利技术属性】
技术研发人员：李俊，高银，张世意，廖嵩缐，陈军希，
申请(专利权)人：福建晟哲自动化科技有限公司，
类型：发明
国别省市：