[发明专利]基于欧氏距离和图像分块的羊毛直径检测方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，更进一步涉及一种基于欧氏距离和图像分块的羊毛纤维直径检测方法。本发明可应用于纤维质量测量领域，通过图像处理技术实现高速连续地从切片图像中测量出纤维直径数据。

背景技术

羊毛纤维直径是确定羊绒、羊毛品质和使用价值最为重要的指标之一。常见的羊毛直径测量方法中：显微镜投影法是手工操作，效率低，精度略差；气流法和声学法速度快，但测量精度易受环境湿度、温度影响；激光分析法测速快、精度高，但相应设备昂贵，使用条件高，操作严格，维护困难；图像处理分析法测量精度高、时间短，测量过程全自动，是目前纤维质量测量领域中研究最多的技术，该法将羊毛纤维取样并切成片段，在显微镜下成像并通过CCD摄相机和图像采集卡完成图像数据采集，计算机对采集的纤维图像进行处理和计算得到羊毛直径。

目前图像处理分析法基本上是以国外的发明和创新为主线，形成了较为完整、实用、科学的测量体系、方法及标准。尽管国内也制定了相应标准，不少学者对于羊毛纤维直径测量方法进行了大量的研究工作，而且设计出类似OFDA细度仪的产品，但国内基于图像处理的羊毛纤维直径测量方法和设备还存在处理算法复杂、计算速度较慢、实际应用困难的不足。

清华大学在其拥有的专利技术“一种羊毛纤维细度测量方法及系统”(专利申请号：02100056，授权公告号：1156708)中提出了一种基于二值图像边缘轮廓检测和最小二乘曲线拟合的测量方法。该专利技术首先采集纤维图像，提取图像中的纤维边缘，然后采用链码相关法搜索边缘确定待计算纤维微段区域，对纤维微段边缘进行中值滤波，通过基于灰度变化曲线的最小二乘拟合方法提取出微段截面，计算截面得到纤维的直径。但是该专利技术的不足之处在于，基于邻域搜索的纤维微段识别判断准则复杂，效率不高，微段截面提取所采用的最小二乘曲线拟合算法时间复杂度高，耗费时间长。整个算法的测量基于图像边缘信息的提取，因此测量的精确度受切片图像成像质量的制约。

曾脉在文献“基于数字图像处理的羊毛测量与分类系统”(成都电子科技大学硕士论文，CNKI，2009年04期)中提出了一种基于图像形态学操作和欧氏距离变换的方法。该方法首先将羊毛切片图像进行图像增强，再对图像进行二值化，将二值图进行纤维骨架提取，去除交叉点，获得骨架点坐标，最后在开操作后的二值图上结合基于半径扩张的欧氏距离变换计算出羊毛直径值。该方法虽然能够成功解决羊毛纤维交叉问题，但是该系统在使用中存在的不足是，半径计算时的基础图像时开操作后的二值图像，开操作本身对图像的边缘就有影响，此外，该方法采取的处理步骤繁多，部分算法时间复杂度高，效率偏低，难以处理海量的纤维切片图像。

发明内容

本发明针对上述现有技术存在的不足，提出了一种基于欧氏距离和图像分块的羊毛直径检测方法。本方法既可以很好的保护羊毛纤维图像的边缘细节信息，又可以较好的解决羊毛重叠、交叉、成像不清等问题，具有较高的测量精度，同时由于本算法复杂度低，因而能够大幅减少纤维直径测量在图像处理上耗费的时间。

实现本发明的基本思路是：计算机读取羊毛纤维图像，采用中值滤波和大律法阈值分割相结合的方法对图像进行处理得到二值图像，再对二值图像采用切割分块和分块提取筛选相结合的方法，得到待计算的图像分块，最后对待计算图像分块采用欧氏距离变换和带状图像稳定性分析相结合的方法计算出羊毛纤维直径，并输出到计算机终端。

为实现上述目的，本发明的包括以下步骤：

(1)计算机读取图像采集卡从数字摄相机采集的灰度图像矩阵；

(2)对采集的灰度图像矩阵通过中值滤波公式得到滤波图像；

(3)二值化

3a)对滤波图像通过最大类间方差法公式求出最佳分割阈值；

3b)根据最佳分割阈值，将滤波图像通过二值公式实现二值化，得到二值图像；

(4)图像切割分块

按分块分辨率将二值图像进行分块，得到以分块为单元的图像矩阵；

(5)分块提取筛选

5a)对图像矩阵按行依次选取每一分块图像；

5b)以每一分块图像的左上角顶点为起点，以顺时针绕分块图像边缘一周为路径，统计边缘像素点值变化次数，得到一组变化次数值；

5c)选取所有变化次数值等于4的分块图像作为半径计算的图像分块；

(6)欧氏距离变换

将半径计算的图像分块通过二维欧氏距离变换公式求得距离变换矩阵；

(7)半径计算

7a)对距离变换矩阵的每行取极大值，得到一维半径矩阵；