[发明专利]一种应用于倾斜传感器的图像筛选处理方法

说明书

本发明公开了一种应用于倾斜传感器的图像筛选处理方法，包括以下步骤：对初始图像进行滤波处理，获得滤波后的图像；采用直方图双峰法对所述滤波后的图像进行处理，将所述滤波后的图像的背景和前景分割开，获得二值化图；判断所述二值化图像是否能够作为检测图像，排除具有拖影的二值化图像；计算所述检测图像的感兴趣区域的中心点坐标。其检测精度高，能够筛选排除拖影状态下的图像，提高检测精度。

技术领域

本发明涉及电力仪表图像处理技术领域，具体涉及一种应用于倾斜传感器的图像筛选处理方法。

背景技术

倾斜传感器又称作倾斜仪、测斜仪、水平仪、倾角计，经常用于测量倾斜偏差角度的一种传感器。作为一种检测工具，它已成为桥梁架设、铁路铺设、土木工程、石油钻井、航空航海、工业自动化、智能平台、机械加工等领域不可缺少的重要测量工具。

中国专利申请号201620008585.6公开了一种倾斜传感器，该传感器的机械结构包括一个圆筒，在圆筒内设置有保持自由悬垂的悬垂件，光学成像系统与其相对以使悬垂件在光学成像系统中成像。其中光学成像系统拍摄的图像需要经图像处理系统进行处理，需准确定位悬垂件的位置，根据悬垂件的位置变化反应倾斜传感器的倾斜角度变化。因此，识别采集图像中的悬垂件的位置至关重要。

目前，理想状态下悬垂件所成图像为圆形的亮点，可与图像的背景明显区分。在实际使用过程中，这种倾斜传感器多安装在墙体上，而当墙体受环境影响，可能会振动，导致悬垂件晃动，而所获得的图像中，悬垂件所成像不再是一个圆形的亮点，而会带有拖影，此时若把此种带拖影的图像作为检测图像，检测结果不准确，且悬垂件的中心处无法准确计算，检测精度低。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种应用于倾斜传感器的图像筛选处理方法，其检测精度高，能够筛选排除拖影状态下的图像，提高检测精度。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种应用于倾斜传感器的图像筛选处理方法，包括以下步骤：

S1、对初始图像进行滤波处理，获得滤波后的图像；

S2、采用直方图双峰法对所述滤波后的图像进行处理，将所述滤波后的图像的背景和前景分割开，获得二值化图；

S3、判断所述二值化图像是否能够作为检测图像，排除具有拖影的二值化图像；

S4、计算所述检测图像的感兴趣区域的中心点坐标。

作为本发明的进一步改进，所述判断所述二值化图像是否能够作为检测图像，排除具有拖影的二值化图像，具体包括：

S31、定义水平方向距离极限值x_max和竖直方向距离极限值y_max，其中，x_max大于0，y_max大于0；

S32、获取二值化图的目标轮廊点集，提取所述目标轮廊点集内的所有点在水平方向的最大值a_max和最小值a_min；

S33、计算水平方向的最大值a_max和最小值a_min间的差值Δa_x；

S34、判断所述二值化图是否适合做检测图像，若Δa_x大于x_max，则所述二值化图像不能作为检测图像，程序返回，若Δa_x小于x_max，则进入S35；

S35、提取所述目标轮廊点集内的所有点在在竖直方向上的最大值b_max和最小值b_min；

S36、计算竖直方向上的最大值b_max和最小值b_min间的差值Δb_x；