專利名稱：用于礦山井筒環(huán)境下的模糊圖像角點提取方法
技術領域：
本發(fā)明涉及礦井安全和數(shù)字圖像處理技術領域，尤其涉及一種用于礦山井筒環(huán)境下的模糊圖像角點提取方法。
背景技術：
礦山井筒環(huán)境下光照不均，隨著圖像處理技術的發(fā)展，礦山井筒視頻場景實時拼接和故障點智能檢測引起了重視，而針對圖像的角點提取是數(shù)字圖像處理和計算機視覺領域中的一個基本而關鍵的問題，是實現(xiàn)礦山井筒圖像的配準拼接、場景分析以及故障檢測的基礎。具體而言，角點提取指的是利用數(shù)字圖像的某些特性，如顏色、形狀、灰度等提取出圖像中的少量的包含圖像豐富信息和重要特征的角點提取出來的過程。近些年來，許多研究人員對角點提取算法進行了大量的研究，其中經(jīng)典的HARRIS算法、SUSAN算法、MIC算法以及SIFT算法等被廣泛應用于特征點的提取。在此基礎上許多學者對上述算法進行改進，以適應不同的應用背景。但由于礦山井筒采集的視頻圖像分辨率低，人工光源使得成像時圖像光照不均，質量較差，背景區(qū)域對比度低，前景物區(qū)域對比度高；加之井筒內環(huán)境復雜,運動罐籠環(huán)境下的視頻采集使得視頻圖像成像時,物體邊緣出現(xiàn)模糊等問題。已有的角點提取算法處理的圖像有著較高的對比度和較強的紋理特性，針對光照不均的模糊井筒視頻圖像的特征點提取效果較差。一種情況是前景區(qū)域檢測到較多的真角點，而背景區(qū)域丟失了大量的真角點，另一種情況是背景區(qū)域檢測到了較多的真角點，而前景區(qū)域卻檢測到大量的偽角點，并且邊緣區(qū)域的角點幾乎檢測失效。另外，從時效方面分析，角點提取過程在整個圖像處理中是一個相對耗時的過程，已有方法對圖像中每個像素點進行判別，或者對圖像進行濾波平滑后計算各像素點不同方向上的梯度變化，確定鄰域內梯度變化最大的點為角點，或者利用圓形模板對每個像素點進行掃描運算，根據(jù)模板內的核值面積確定角點響應。窗口濾波和模板運算對算法的時間復雜度有著直接的影響，小模板和小窗口計算量小但增大錯誤角點的提取概率，而較大的模板和窗口增加了算法的計算量。已有的角點提取算法由于計算時間長而滿足不了井筒圖像處理的實時需求。

發(fā)明內容
針對上述存在的技術問題，本發(fā)明的目的是提供一種用于礦井環(huán)境下的模糊圖像角點提取方法，以高精度且實時性地對具有光照不均、模糊等特性的井筒圖像進行有效的角點提取。本發(fā)明的技術方案為一種用于礦井環(huán)境下的模糊圖像角點提取方法，包括以下步驟:步驟1，使用內模板對圖像進行區(qū)域判別，識別出平坦域和角點域；步驟2，對圖像的角點域進行分割得到背景區(qū)域和前景區(qū)域；步驟3，針對角點域內的所有檢測點分別進行角點域狀態(tài)判別，判別時采用的兩點間狀態(tài)差異度閾值根據(jù)步驟2的分割結果設定；步驟4，根據(jù)步驟3所得檢測點的角點域狀態(tài)，使用外模板計算角點判別函數(shù)，提取出候選角點；步驟5，對步驟4所得候選角點進行去偽操作，獲得最終的真角點。而且，步驟I的實現(xiàn)方式為，預定義內模板，所述內模板包含均勻分布在一個圓環(huán)上的4個像素，基于內模板以圖像中每個像素點為待檢測點分別進行以下局部運算，設內模板的中心點位于待檢測點X，內模板覆蓋的圖像上像素點分別為P、P’、0和Q’點，根據(jù)預設的像素灰度差異度閾值Td計算內模板所覆蓋的四個像素點P、P’、Q和Q’和待檢測點X之間的差異度nd (P)、nd (P’)、nd (Q)、nd (Q’)，根據(jù)以下函數(shù)判斷待檢測點X在平坦域或角點域，
權利要求
1.一種用于礦井環(huán)境下的模糊圖像角點提取方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟1，使用內模板對圖像進行區(qū)域判別，識別出平坦域和角點域； 步驟2，對圖像的角點域進行分割得到背景區(qū)域和前景區(qū)域； 步驟3，針對角點域內的所有檢測點分別進行角點域狀態(tài)判別，判別時采用的兩點間狀態(tài)差異度閾值根據(jù)步驟2的分割結果設定； 步驟4，根據(jù)步驟3所得檢測點的角點域狀態(tài)，使用外模板計算角點判別函數(shù)，提取出候選角點； 步驟5，對步驟4所得候選角點進行去偽操作，獲得最終的真角點。
2.根據(jù)權利要求1所述用于礦井環(huán)境下的模糊圖像角點提取方法，其特征在于:步驟I的實現(xiàn)方式為，預定義內模板，所述內模板包含均勻分布在一個圓環(huán)上的4個像素，基于內模板以圖像中每個像素點為待檢測點分別進行以下局部運算， 設內模板的中心點位于待檢測點X，內模板覆蓋的圖像上像素點分別為P、P’、Q和Q’點，根據(jù)預設的像素灰度差異度閾值Td計算內模板所覆蓋的四個像素點P、P’、0和0’和待檢測點X之間的差異度nd (P)、nd (P’)、nd (Q)、nd (Q’)，根據(jù)以下函數(shù)判斷待檢測點X在平坦域或角點域，
3.根據(jù)權利要求2所述用于礦井環(huán)境下光照不均的模糊圖像角點提取方法，其特征在于:步驟2的實現(xiàn)方式為，使用最大熵算法結合區(qū)域特性對圖像的角點域進行分割，所得背景區(qū)域記為A，前景區(qū)域記為B。
4.根據(jù)權利要求3所述用于礦井環(huán)境下的模糊圖像角點提取方法，其特征在于:步驟3的實現(xiàn)方式為，對位于角點域的待檢測點X，繼續(xù)確定內模板所覆蓋的四個像素點P、P’、Q和Q’與角點域的待檢測點X相比的明暗狀態(tài)Sx —p、Sx —p，、Sx —0和Sx —Q，，根據(jù)以下角點域狀態(tài)判別函數(shù)判斷待檢測點X在鄰域內位于亮區(qū)域或者暗區(qū)域，
5.根據(jù)權利要求4所述用于礦井環(huán)境下的模糊圖像角點提取方法，其特征在于:步驟4的實現(xiàn)方式為，預定義一個圓環(huán)形的外模板，利用外模板以角點域內的每個像素為待檢測點分別進行以下運算， 設外模板的中心點位于待檢測點X，根據(jù)步驟3確定的角點域狀態(tài)計算外模板覆蓋的任意一像素點Z對待檢測點X的貢獻函數(shù)如下，
6.根據(jù)權利要求5所述用于礦井環(huán)境下的模糊圖像角點提取方法，其特征在于:步驟5所述對步驟4所得候選角點進行去偽操作，包括去除滿足角點判別函數(shù)的真角點附近的偽角點、窄帶上的偽角點、噪聲點及邊緣上的毛刺點。
7.根據(jù)權利要求6所述用于礦井環(huán)境下的模糊圖像角點提取方法，其特征在于:所述去除滿足角點判別函數(shù)的真角點附近的偽角點實現(xiàn)方式為，在每個候選角點的鄰域內取Fc(X)值最大的一個作為真角點。
8.根據(jù)權利要求6所述用于礦井環(huán)境下的模糊圖像角點提取方法，其特征在于:所述去除窄帶上的偽角點實現(xiàn)方式為，當外模板覆蓋的候選角點存在兩個角點貢獻域時，將候選角點記為檢測點X，過X點做垂直于向量的直線ZXZ’，直線上像素點Mtl, M1, M2, M3分布在X兩端，分別距X為2像素、I像素、I像素和2像素的距離，根據(jù)計算窄帶偽角點判別函數(shù)如下， Nbind = Fs (M0 ,X) +Fs (M1 ,X) +Fs (M2 ,X) +Fs (M3, X) F Jl Nbmd >=2 1 ^bmd <2 其中，F(xiàn)s (M0, X)，F(xiàn)s (M1, X)，F(xiàn)s (M2, X)和Fs (M3, X)根據(jù)狀態(tài)比較函數(shù)和貢獻函數(shù)計算；當Fbind取值為I時，待檢測點X作為偽角點被剔除；當Fbind取值為I時，待檢測點X被保留為真角點。
9.根據(jù)權利要求6所述用于礦井環(huán)境下的模糊圖像角點提取方法，其特征在于:所述去除噪聲點及邊緣上的毛刺點實現(xiàn)方式為，將待處理的候選角點記為檢測點X，設最大的角點貢獻域CCSN的兩個終端像素點為Xp X2, 由檢測點X的中心坐標(X，y)起始到X1的中心坐標(X1, Y1)的線段上的像素組成的集合為Set1,像素個數(shù)為Ii1個,其中由貢獻函數(shù)計算的Fs (Xi, X) = I (Xi e Set1)的像素個數(shù)為nsl個；由X中心點坐標(X，y)起始到X2中心點坐標(x2, y2)的線段上的像素組成的集合為Set2,像素個數(shù)為n2個,其中由公式⑶計算的Fs (Xi, X) = I (Xi e Set2)的像素個數(shù)為nS2 個; 根據(jù)以下判別函數(shù)計算
全文摘要
本發(fā)明涉及一種用于礦井環(huán)境下的模糊圖像角點提取方法，包括提出了使用內模板對圖像進行區(qū)域判別，快速識別出平坦域、角點域，避免對平坦域進一步判別；使用最大熵算法結合區(qū)域特性對角點域內的圖像進行分割為背景區(qū)域和前景區(qū)域，以便后繼根據(jù)不同區(qū)域選擇相應的角點閾值進行角點提?。桓鶕?jù)檢測點的角點域狀態(tài)，使用外模板提取出候選角點；對候選角點進行去偽操作，去除邊緣上的毛刺點和窄帶上滿足角點響應函數(shù)的偽角點，獲得最終的真角點。實驗結果表明，本發(fā)明在保證實時性的前提下，相比較現(xiàn)有的角點提取算法應用于光照不均的模糊的井筒圖像具有更高的提取精度和更好的魯棒性。
文檔編號G06T7/00GK103198319SQ20131012438
公開日2013年7月10日 申請日期2013年4月11日 優(yōu)先權日2013年4月11日
發(fā)明者邢遠秀, 章登義, 趙儉輝 申請人:武漢大學