[发明专利]光照不均匀图像的灰度波动阈值分割方法

权利要求书

1.一种光照不均匀图像的灰度波动阈值分割方法，其特征在于：它能够实现对工业光照不均匀图像准确、快速地分割，使分割后的图像轮廓边界准确、细节清晰可辨；该方法的关键在于灰度波动曲线上的大尺度波峰点和波谷点的搜索；整个算法包括以下几个步骤：

(1)从水平及垂直2个方向上提取原始图像f(x，y)在给定方向上的所有灰度波动曲线g_i(k)；

(2)对灰度波动曲线上各个位置对应的灰度值进行前后差分操作，并判断前后差分出现异向，即为所有尺度大小的潜在波峰点和波谷点，其中起始点和末尾点也包括在内；

(3)统计灰度波动曲线上所有极值点(包括波峰点和波谷点)的个数，并求取最小极值；

(4)定位灰度波动曲线上所有较大波动的波峰点和波谷点；

(5)基于灰度波动曲线上大波动的波峰和波谷交错序列，对其上升沿或下降沿中的每一对波峰和波谷之间进行分割；

(6)通过水平及垂直2个方向得到2幅阈值分割后的图像，对这2幅图像进行交操作，得到最终的阈值分割图像。

2.根据权利要求1所述光照不均匀图像的灰度波动阈值分割方法，其特征是：所述步骤(2)中搜索所有尺度大小的潜在波峰点和波谷点，其判断的依据为g(k_i)-g(k_i-1)＜0&&g(k_i+1)-g(k_i)＞0或g(k_i)-g(k_i-1)＞0&&g(k_i+1)-g(k_i)＜0。

3.根据权利要求1所述光照不均匀图像的灰度波动阈值分割方法，其特征是：所述步骤(4)中迭代搜索灰度波动曲线上所有满足波动幅度阈值T的波峰点和波谷点的方法。该方法描述假定P_m是满足波动幅度阈值的前一个波谷，p_j(t_j，f(t_j))是P_i(c_i，f(c_i))之后的一个极小值，则：

Pi(ci,f(ci))=argmaxf(ci){Pm+1,Pm+3,...,Pj-1}j>i>m]]>

波动幅度阈值T∈[0，255]，如果使得P_i(c_i，f(c_j))和P_j(t_j，f(t_j))满足：

f(c_i)-f(t_j)＞T

P_i即为P_m之后的一个波峰点。波谷点的搜索方法与波峰点的搜索方法一致，波动幅度阈值T的一般最佳取值为30～50。

4.根据权利要求1所述光照不均匀图像的灰度波动阈值分割方法，其特征是：所述步骤(5)中对其灰度波动曲线的上升沿或下降沿中的每一对波峰和波谷之间进行分割。假设[T_k(t_j，f(t_j))，C_k+1(c_i，f(c_i))]是其上升沿分割的区间，给定浮动参数ζ，ζ∈[0，1]，因此局部阈值计算为

Thresh=ζ×(f(c_i)-f(t_j))

设P(x，f(x))为图像某方向上一灰度波动曲线上[t_j，c_i]区间的点，那么若f(x)＞Thresh，则P(x，f(x))属于图像的目标区域，否则P(x，f(x))属于背景区域。其浮动参数一般最佳取值为0.5左右。