一种自适应轮廓提取方法技术

本发明专利技术涉及一种自适应轮廓提取方法，包括步骤S1、选取代表图像；S2、构造质量评估函数；S3、质量函数平滑；S4、确定低对比度阈值；S5、计算参考对比度；S6、基于参考对比度确定高对比度阈值；S7、批量轮廓提取。本发明专利技术通过选取代表图像，对代表图像进行详细地算法分析，从而得到高质量的，鲁棒性好的轮廓提取算法参数，用于所有需要轮廓提取的图像，从而得到高质量的轮廓提取效果；并且在取得优质效果的同时，在批量处理时没有引入额外的耗时，并且全程自动执行没有人工介入，提升效果的同时也没有影响执行效率，且节约了人工成本。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及视觉检测，尤其是一种自适应轮廓提取方法。

技术介绍

1、在计算机视觉项目中处理批量待检测产品图像的过程中，需要对轮廓进行提取，目前现存的方式有人为设计算法和参数和自适应轮廓提取算法。

2、其中，人为设计算法和参数，即由算法人员选取一张或多张图像，根据图像设计算法以及调整得到算法参数，将设计好的算法以及调试好的参数用于该批次的产品图像；

3、但是，人为设计算法与参数，每个不同的项目以及不同的产品都需要算法人员取针对具体情况专门设计算法，不能做到通用，且由于具体算法人员的水平差异，会出现算法效果不稳定的情况。

4、而现有技术中的自适应轮廓提取算法，即依据当前要处理的图像进行分析，自动确定轮廓提取算法的逻辑以及参数；

5、但是，此类自适应轮廓提取算法，对每张图像都要执行自适应的评估操作，额外引入时间成本陈本，且算法执行逻辑一般都比较复杂，会降低执行效率。

技术实现思路

1、本专利技术要解决的技术问题是：提供一种自适应轮廓提取方法，在计算机视觉项目中处理批本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种自适应轮廓提取方法，其特征在于：包括以下步骤，

2.如权利要求1所述的一种自适应轮廓提取方法，其特征在于：所述的步骤S2中，在模板图像上进行边缘提取的方式为，对模板图像求梯度，得到梯度图，以当前的灰度值g为阈值，对梯度幅值图进行二值化，并且在梯度方向上进行局部极大值抑制，从而得到边界区域。

3.如权利要求1所述的一种自适应轮廓提取方法，其特征在于：所述的步骤S2中，分别使用四种设定的元素对边界区域进行腐蚀操作，得到四种毛刺区域，再用边界区域依次减去这四种毛刺区域，去除边界区域的毛刺，得到去掉毛刺的边界区域。

4.如权利要求1所述的一种自适应轮廓...

【技术特征摘要】

1.一种自适应轮廓提取方法，其特征在于：包括以下步骤，

2.如权利要求1所述的一种自适应轮廓提取方法，其特征在于：所述的步骤s2中，在模板图像上进行边缘提取的方式为，对模板图像求梯度，得到梯度图，以当前的灰度值g为阈值，对梯度幅值图进行二值化，并且在梯度方向上进行局部极大值抑制，从而得到边界区域。

3.如权利要求1所述的一种自适应轮廓提取方法，其特征在于：所述的步骤s2中，分别使用四种设定的元素对边界区域进行腐蚀操作，得到四种毛刺区域，再用边界区域依次减去这四种毛刺区域，去除边...

【专利技术属性】
技术研发人员：都卫东，王岩松，和江镇，王天翔，吴健雄，
申请(专利权)人：征图新视江苏科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：