龔鼎盛，陳其松，陳　宜，吳鴻川

(1.貴州大學(xué) 大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院， 貴州 貴陽 550025; 2.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 信息學(xué)院， 貴州 貴陽 550003)

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基于類圓目標(biāo)歸一化的木材切面輪廓檢測方法

龔鼎盛1，陳其松2，陳宜1，吳鴻川1

(1.貴州大學(xué) 大數(shù)據(jù)與信息工程學(xué)院， 貴州 貴陽 550025; 2.貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) 信息學(xué)院， 貴州 貴陽 550003)

在材積檢測系統(tǒng)中,對(duì)木材切面輪廓精確檢測是一大難點(diǎn),該文采用首先局部二值化圖像,并且尋找切面最大內(nèi)接圓初步確定切面中心以及類圓半徑,然后將類圓切面歸一化為矩形,在矩形上根據(jù)灰度信息尋找切面輪廓邊緣點(diǎn),通過歸一化后的邊緣計(jì)算原圖木材切面邊緣。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠精確檢測木材切面任意輪廓,在實(shí)時(shí)性要求不高的情況下相比用圓或橢圓檢測的傳統(tǒng)算法在精度上有顯著提高。

輪廓檢測；歸一化；局部二值化；目標(biāo)定位

0　引言

傳統(tǒng)的材積檢測方法需要耗費(fèi)大量的人力、財(cái)力、物力，而在工業(yè)、農(nóng)業(yè)等領(lǐng)域都存在著很多關(guān)于類圓目標(biāo)的檢測，單純地依靠人力去測量，不但會(huì)耗費(fèi)較多的成本，而且在精度以及效率上也存在相當(dāng)大的差異。而現(xiàn)在，依靠先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)，可以更加高效、精準(zhǔn)地測量。材積檢測一般不要求實(shí)時(shí)性，而對(duì)精確度有較高要求，使用圖像處理技術(shù)對(duì)原木材積檢測進(jìn)行研究，通過圖像處理可以實(shí)現(xiàn)對(duì)目標(biāo)物體的識(shí)別、分割、特征提取、面積計(jì)算等。針對(duì)堆積原木的切面特征，設(shè)計(jì)出一套廉價(jià)且高效精準(zhǔn)的測量算法非常重要，堆積原木切面絕大部分呈現(xiàn)出類圓的形狀，目前已有研究者根據(jù)使用hough圓或橢圓對(duì)切面進(jìn)行擬合檢測[1-3]，效果基本符合要求，但在精度上還是存在不足。本文根據(jù)原木切面特征，設(shè)計(jì)出一種算法，可以檢測任意形狀的輪廓邊緣，很好地解決了木頭切面檢測精度問題。

1　圖像預(yù)處理及局部二值化

1.1圖像預(yù)處理

在堆積木材切面圖像中，切面的灰度和背景灰度存在較大的差異，根據(jù)這一特性，本文設(shè)計(jì)的算法首先需對(duì)原圖像進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理包括噪聲的去除，以及非木材區(qū)域人工去除。

噪聲的去除，這里選取中值濾波[4]，中值濾波相比其他濾波方式(例如：高斯濾波、均值濾波、卡爾曼濾波等)在邊緣保護(hù)性方面有著更大的優(yōu)勢(shì)，在輪廓檢測中，木材邊緣是非常重要的一個(gè)信息，所以處理過程必須在保留邊緣特征的基礎(chǔ)之上進(jìn)行。中值濾波的原理如下:

a1a2a3a4a5a6a7a8a9

圖1中值濾波模板

如圖1所示，本文選取的模板大小是3×3,在9個(gè)元素中，當(dāng)前像素位于a5上，然后在a1～a9中，找出9個(gè)元素位置所對(duì)應(yīng)的像素中值，以該值作為當(dāng)前像素a5的值，這樣遍歷整個(gè)圖片，即可以實(shí)現(xiàn)中值濾波。

對(duì)于非木材區(qū)域，包括圖像拍攝時(shí)外部其他雜物，需要在處理之前將這些區(qū)域去除，以排除對(duì)檢測的干擾，根據(jù)算法需要，為了與背景顏色保持接近，人工將大部分區(qū)域涂成黑色。

1.2局部二值化

由于堆積原木切面的灰度與背景灰度有著較大的區(qū)分，根據(jù)這一重要特性，算法選取局部二值化分離背景與目標(biāo)。

目前學(xué)者對(duì)于二值化閾值的選取方法有較多的研究[5-6]，例如Otsu(大津法)[7]、迭代法、最大熵法、局部閾值法等，這些方法應(yīng)用在不同的場景中都能取得較好的效果。針對(duì)堆積原木的特點(diǎn)，拍攝環(huán)境一般在戶外，受光照的影響較大，而且原木參差不齊也會(huì)影響原木之間的光照，對(duì)于這種情況，如果采用全圖一個(gè)閾值全局二值化，必然會(huì)導(dǎo)致目標(biāo)與背景不能很好地分離。因此，本文采用局部閾值二值化。局部閾值二值化首先需要確定閾值選取的范圍大小block_size，該大小表示像素移動(dòng)到此方框內(nèi)，以該框內(nèi)的灰度信息確定一個(gè)屬于該范圍的閾值，從而實(shí)現(xiàn)局部二值化。Otsu二值化和局部閾值二值化比較效果如圖2、圖3所示。

圖2　Otsu二值化

圖3　局部閾值二值化

2　Hough尋找最大內(nèi)接圓

Hough變換是檢測圓的常用方法[8-9]，其優(yōu)點(diǎn)是檢測準(zhǔn)確率非常高，但速度較慢，考慮到材積檢測系統(tǒng)不需要具有很高的實(shí)時(shí)性，這里可以使用。

圖4　最大內(nèi)接圓定位

通常，Hough檢測圓都是根據(jù)目標(biāo)物的邊緣點(diǎn)進(jìn)行檢測，而本文算法同樣遵循此規(guī)則，根據(jù)Hough變換檢測圓的理論，在局部二值化圖像上，以白色像素點(diǎn)作為檢測對(duì)象，此時(shí)加上約束條件，即檢測出的圓，圓周上的點(diǎn)必須全部為白色，并且進(jìn)行篩選，去掉圓內(nèi)部的圓以及圓周靠近圖像邊界的圓，因?yàn)檫吔缣幠绢^切面并不完整，所以排除，從而可以較好地找到每個(gè)木材端面輪廓的大致位置及大小，最大內(nèi)接圓定位如圖4所示。

3　歸一化尋找邊緣

歸一化是將不同個(gè)體通過同一方法變換成所熟悉并且容易處理的另一類圖形的過程。

3.1圓環(huán)歸一化原理

對(duì)于類圓目標(biāo)，在尋找邊緣輪廓時(shí)并不好處理，此時(shí)，通過歸一化將對(duì)應(yīng)的區(qū)域一一映射，轉(zhuǎn)換到矩形中，目標(biāo)區(qū)域是圖5中的環(huán)形區(qū)域[10]，其具體的原理如下：

圖5　歸一化原理圖

以最大內(nèi)接圓的圓心作為極坐標(biāo)原點(diǎn)，從極坐標(biāo)系中的(x,y)變換映射到直角坐標(biāo)系中的(r,θ),公式如下：

I(x(r,θ),y(r,θ))→I(r,θ)

(1)

r∈[0,1] ,θ∈[0,2π]

(2)

其中，(xi(θ),yi(θ))是角度為θ時(shí)射線與內(nèi)輪廓邊界相交的點(diǎn)，(xo(θ),yo(θ))是角度為θ時(shí)與外輪廓邊界相交的點(diǎn)。

3.2歸一化后尋找邊緣

在歸一化之前為了減少切面噪聲的干擾，故首先將原圖最大內(nèi)接圓一定區(qū)域內(nèi)灰度填充為128，并且利用canny邊緣檢測，將邊緣信息合并到即將歸一化的原圖上。

根據(jù)公式(1)、(2)可以將環(huán)形區(qū)域歸一化成矩形，從而為輪廓尋找做準(zhǔn)備，如圖6。

在歸一化圖中采用自動(dòng)閾值二值化，二值化后利用形態(tài)學(xué)腐蝕以及膨脹得到最終邊緣二值化圖，如圖7。

根據(jù)二值圖，尋找出交界的邊緣點(diǎn)，去除跳躍較大的點(diǎn)，如圖8。

圖8　邊緣圖

圖6　切面歸一化

圖7　歸一化后二值化

最終，根據(jù)歸一化矩形區(qū)域的邊緣點(diǎn)所在位置對(duì)應(yīng)的歸一化矩形長寬比例以及公式(1)、(2)反推原圖邊界點(diǎn)，將邊界信息畫在原圖中，如圖9。

圖9　原圖邊緣

在檢測出輪廓后，便可以計(jì)算閉合輪廓的面積，從而求出該面積所對(duì)應(yīng)圓的半徑，以滿足材積檢測需要。

4　實(shí)驗(yàn)結(jié)果

利用本文所提出的算法對(duì)木材任意形狀邊緣檢測與圓形檢測進(jìn)行比較，結(jié)果如圖10、圖11所示，部分檢測半徑比較如表1所示。

圖10　本文方法邊緣定位圖

圖11　圓形檢測定位圖

比較可見，本文檢測算法相比用圓或橢圓進(jìn)行定位具有更高的精度。

5　結(jié)論

針對(duì)類圓形木材切面，其形狀并不是規(guī)則的圓或橢圓，本文算法在木材切面較完整、灰度較均勻的條件下相比用圓或橢圓進(jìn)行檢測具有更高的檢測精度，對(duì)后期材積的計(jì)算更加準(zhǔn)確。但該算法也存在一些不足，對(duì)于切面灰度混亂不均勻的木材抗干擾性有待提高，下一步可以從這方面進(jìn)行改進(jìn)。

表1　兩種定位半徑精度 比較(單位：像素)

[1] 杜葉挺,陳廣華,李建偉,等.基于雙目視覺的原木材積自動(dòng)檢測系統(tǒng)[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào),2014，38(4):78-82

[2] 陳登釗.計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在林木材積測算中的應(yīng)用研究[D]．福州：福州大學(xué),2011.

[3] 李建偉.基于機(jī)器視覺的原木材積自動(dòng)檢測系統(tǒng)研究[D]．北京：北京交通大學(xué),2011.

[4] 唐寧,呂洋.基于噪點(diǎn)檢測的中值濾波圖像去噪方法[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2015,34(5):35-38.

[5] 王啟亮,田啟川.基于多尺度分塊的指紋圖像二值化算法[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2013,32(4):33-36.

[6] 杜雯超,陳其松,周瑩.基于分段自適應(yīng)遺傳算法的圖像閾值分割[J].微型機(jī)與應(yīng)用,2015,34(3):58-59，62.

[7] 陳濱,田啟川.改進(jìn)的快速Otsu自適應(yīng)分割算法及其應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究,2012,29(4):1572-1574.

[8] 蔣丹丹,馮曉毅.改進(jìn)的Hough與梯度直方圖的人眼定位算法[J].電子設(shè)計(jì)工程,2014,22(21):127-130.

[9] 張林,王保強(qiáng).一種改進(jìn)的基于Hough變換的虹膜定位算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,2014,40(4):66-69.

[10] 穆偉斌,金成,陳大同.虹膜紋理歸一化算法研究[J].網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)與應(yīng)用,2014(2):53-54.

Wood section contour detection method based on quasi-circular target normalized

Gong Dingsheng1, Chen Qisong2, Chen Yi1, Wu Hongchuan1

(1.School of Big Data and Information Engineering, Guizhou University , Guiyang 550025,China;2.School of Information,Guizhou University of Finance and Economic,Guiyang 550003,China)

In volume detection system, the timber section contour accurate detection is a major difficulty. We use the partial binary image, and look for section maximum inscribed circle to preliminarily determine section center as well as class circle radius, then the class circle section is normalized to rectangular. Finding edge points in accordance with the gradation information in the rectangular, calculating original timber edge section through the edge after normalization. Experimental results show that this method can accurately detect any timber section contour, in the case of less demanding for real-time, compared with the traditional algorithm in a circle or ellipse detection accuracy has improved significantly.

contour detection; normalization; local binarization; targeting

TP391

A

10.19358/j.issn.1674- 7720.2016.15.016

2016-05-31)

龔鼎盛(1989-)，男，碩士研究生，主要研究方向：圖形圖像處理。

陳其松(1974-)，男，博士,教授，主要研究方向：信息處理、數(shù)字圖像處理、模式識(shí)別。

陳宜(1986-)，男，碩士研究生，主要研究方向：通信網(wǎng)絡(luò)與信息安全。

引用格式：龔鼎盛，陳其松，陳宜，等. 基于類圓目標(biāo)歸一化的木材切面輪廓檢測方法[J].微型機(jī)與應(yīng)用，2016,35(15)：54-56.