背光圖像微米級邊緣檢測方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于高精度檢測技術領域，尤其涉及一種背光圖像微米級邊緣檢測方法。
【背景技術】
[0002] 機器視覺測量系統集光學、傳感器、圖像處理和模式識別等多領域多學科的關鍵 技術于一體，在非接觸高速在線測量領域應用廣泛。本發明利用機器視覺和數字圖像處理 技術，針對背光數字圖像，建立法向正態概率分布曲線圖像邊緣灰度曲面模型，用最小二乘 法求取擬合曲面四個系數，得到微米級亞像素邊緣。
[0003] 專利【申請號】2011104481191，名稱為"一種彩色圖像邊緣檢測方法"，將彩色圖像 分解到紅色、綠色、藍色和黃色四個通道圖像，分別計算紅綠、藍黃拮抗圖像，并在拮抗圖像 上計算得到邊緣信息分布圖像，通過調節計算生成顏色拮抗圖像過程中引入的兩組拮抗權 重因子，調節圖像中顏色邊緣和亮度邊緣的強度，實現邊緣檢測。
[0004] 專利【申請號】2011100826554,名稱為"一種圖像邊緣檢測的方法"，在利用攝像機 獲得一幅圖像后，首先用一種在12鄰域像素內計算X方向和y方向一階偏導數差分的方法 計算梯度幅值和方向，抑制圖像中的噪聲并且避免圖像的邊緣模糊。再建立灰度共生矩陣 逆差矩特征值和高斯空間系數及閾值之間的映射關系，自適應地改變高斯空間系數和邊緣 檢測的高低閾值，確保了圖像邊緣點的連續提取。最后根據"非局部最大值抑制"原理檢測 圖像邊緣點，提高了圖像邊緣檢測的精確度。
[0005] 專利【申請號】2008102323401，名稱為"基于Fast Slant Stack變換的圖像邊緣檢 測方法"。其過程為：根據滑動窗大小和重疊度對圖像分塊，每次檢測提取一個小圖像塊，根 據其灰度均方差判斷塊中是否存在邊緣，對存在邊緣的圖像塊做Fast Slant Stack變換， 并對變換結果的零值區域進行填充；對填充后的圖像塊做二進小波變換，搜索變換后小波 域系數極大值，并根據極大值所處的位置用基于共輒梯度法的Fast Slant Stack逆變換重 構空域中的圖像，存放到輸出矩陣中對應的位置。
[0006] 專利【申請號】2010102516986,名稱為"一種基于數學形態學的圖像邊緣檢測方 法"，采用不同尺度的結構元素對圖像進行形態學處理，獲取邊緣信息圖像，然后對邊緣信 息圖像進行加權合并，獲取總邊緣信息圖像，最后對總邊緣信息圖像的邊緣點進行細化和 閾值分割，得到最終的二值邊緣圖像。
[0007] 專利【申請號】2008101877316,名稱為"一種基于Bayer RGB的圖像邊緣檢測方 法"，以目標像素點為中心，生成3x3鄰域的Bayer RGB像素點矩陣，分別對該矩陣中各像素 點，應用檢測算子進行梯度運算，得到各像素點的梯度幅值以及梯度角度。然后采用雙閾值 判定和相鄰像素點梯度比較，判定是否為邊緣點。免除了像素點的灰度計算，適用于對CMOS 圖像傳感器所得的原始圖像直接進行邊緣檢測。
[0008] 專利【申請號】2007101787372,名稱為"一種基于閾值分割的圖像邊緣檢測方法"。 利用圖像中像素鄰域的灰度值均值統計信息作為該點閾值設置的標準，并引入該點鄰域內 像素灰度值方差作為附加判斷條件，從而實現綜合考慮區域信息的全局二值化，使提取出 來的目標點是圖像的邊緣。根據不同的需要來選擇不同大小的結構元素。對每一個像素都 給定一個閾值，從而實現綜合考慮區域信息的全局二值化。
[0009] 專利【申請號】2014104698402,名稱為"一種基于機器視覺的快速亞像素邊緣檢測 與定位方法"，包括以下步驟：獲取檢測圖像；圖像去噪預處理：計算每個像素點水平方向 上的梯度G x和垂直方向上的梯度G y;計算每個像素點極坐標下的梯度幅值G。和梯度方向 Ge;確定每個像素點的鄰域像素點；確定像素級邊緣點；計算每個像素級邊緣點在8分梯度 方向上的亞像素邊緣點到該像素級邊緣點的距離；計算實際梯度方向G e上的亞像素邊緣 點到像素級邊緣點的距離d;采用余弦查找表法計算其實際梯度方向Ge上的亞像素邊緣點 的直角坐標，進而實現圖像邊緣點的檢測和亞像素級定位。
[0010] 以上發明基于機器視覺和圖像處理技術，利用顏色、數學形態學、閥值法、梯度法 等方法，檢測數字圖像中的像素級和亞像素級邊緣。這些方法適用于正面照明圖像，都不適 用于背光圖像的微米級邊緣檢測。
【發明內容】
[0011] 本發明就是針對上述問題，提供一種曲面擬合精度高、抗干擾的背光圖像微米級 邊緣檢測方法。
[0012] 為實現上述目的，本發明采用如下技術方案，本發明包括以下步驟：
[0013] 1)結合點擴散函數和單邊階躍模型，構建背光圖像階躍邊緣法平面截線正態分布 函數模型；
[0014] 背光源邊緣檢測圖像的前景和背景為常量Pp P2，背景與前景的灰度差為
[0015] g = P2-P1
[0016] 灰度曲面過邊緣法平面的截線為正態分布函數（高斯積分）曲線：
[0020] 圖像邊緣點過曲線的中心點在圖像平面的投影，@ ? U丨as: I或t_ μ = 0。
[0021] 2)過渡帶離散點曲面擬合求解
[0022] μ，〇沿邊緣線S方向在鄰域內呈線性變化
[0023] μ s= μ 〇+ks (I)
[0024] 〇s=o 0+ls (2) I , t ? p .
[0025] 由 於眾》二參（-
[0026] 查標準正態分布表得到 「 ? L0027J -=藝
[0028] 將（1)、⑵式代入，得
[0029] t- μ 〇-ks = a ( σ 〇+ls) 「00301 田?/丨、一乘法步取相合曲而PU個賽翁u "、σ "、k、I .伸
[0036] 其中，〇 (即上方帶橫杠的標識）表示平均值；
[0037] 3)分段提取邊緣曲面亞像素邊緣
[0038] 在圖像平面內建立邊緣曲線活動坐標系；以像素級別的粗邊界曲線方向為活動坐 標系的一個坐標，以曲線弧長作為其坐標值；以粗邊界曲線的法線方向為活動坐標系的另 一個坐標，以點到曲線的法向距離作為其坐標值；以計算點為中心選取曲面擬合區域；在 邊緣法線方向上，區域包含邊緣過渡區和前景與背景圖像部分；將選取區域內點的圖像坐 標轉換為邊緣曲線的活動坐標，得到tp 8;及相應的灰度值P i;根據P i/g查標準正態分布 表，得到a1;求得μ。，即邊緣到粗邊界曲線的法向距離，得到精確的邊緣曲線。
[0039] 作為一種優選方案，本發明還包括步驟4)背光源檢測圖像邊緣時，圖像邊緣清 晰，邊緣過渡帶窄，將μ，σ在鄰域內作為常量，即
[0040] μ,= μ 〇 (4)
[0041] Os=O0 (5)
[0042] 簡化計算
[0043] O
[0044] 作為另一種優選方案，本發明所述步驟3)選取區域為背光圖像邊緣過渡帶寬度 的10至20倍。
[0045] 其次，本發明所述步驟4)邊緣過渡帶為3-4個像素。
[0046] 本發明有益效果。
[0047] (1)針對背光圖像，構建了階躍邊緣法平面截線正態分布函數模型，并給出了微米 級亞像素邊緣定位方法的完整步驟。本方法屬于曲面擬合，具有曲面擬合精度高，抗干擾的 優點。
[0048] (2)曲面擬合時，采用的不是行列方向的鄰域點，而是切線和法線方向的過渡帶數 據點，提高了精度。曲面切向和法向分離，減少了計算復雜度。單純的曲面擬合算法，僅僅 減少了噪聲的影響，本方法將離散點糾正到理論曲面上，極大地消除了噪聲影響。
[0049] (3)對量塊邊緣的檢測表明，直線度誤差在± 1. 5 μ m以內。因此，