[发明专利]一种倾斜传感器的图像处理方法

权利要求书

1.一种倾斜传感器的图像处理方法，其特征在于，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、对所述滤波后的图像进行阈值化操作，将滤波后的图像转换为二值化图；

S3、对所述二值化图进行连通区域的提取，获得感兴趣区域，感兴趣区域为悬垂件的图像，具体包括；

S31、定义连通区域面积的最大阈值a_max和连通区域面积的最小阈值a_min，其中a_max大于a_min，a_min大于0；

S32、计算所述二值化图的所有连通区域面积，获得多个连通区域的面积，对所获得的多个连通区域的面积进行筛选，使得连通区域的面积在最大阈值a_max和最小阈值a_min之间，获得初选连通区域；

S33、筛选初选连通区域，获得圆形的初选连通区域，圆形的初选连通区域即为感兴趣区域，即计算初选连通区域的圆度，选取圆度大于0.95的初选连通区域作为目标连通区域，目标连通区域即为感兴趣区域，其中，初选连通区域的圆度＝初选连通区域的面积/初选连通区域的最小外接圆；

S4、采用椭圆拟合方法计算所述感兴趣区域的中心点坐标，具体包括：

S41、获得感兴趣区域的梯度图，对所述梯度图进行二值化操作，获得感兴趣区域的边缘点集合；

S42、选取感兴趣区域内的点作为原点，建立直角坐标系，所述直角坐标系将所述边缘点集合分割成第一轮廊点集、第二轮廊点集、第三轮廊点集和第四轮廊点集，其中，所述直角坐标系的第一象限内的点为第一轮廊点集，所述直角坐标系的第二象限内的点为第二轮廊点集，所述直角坐标系的第三象限内的点为第三轮廊点集，所述直角坐标系的第四象限内的点为第四轮廊点集；

S43、使用最小二乘法对第一轮廊点集进行椭圆拟合，获得第一拟合椭圆，所述第一拟合椭圆的中心点坐标为A(X₁,Y₁)，

使用最小二乘法对第二轮廊点集进行椭圆拟合，获得第二拟合椭圆，所述第二拟合椭圆的中心点坐标为B(X₂,Y₂)，

使用最小二乘法对第三轮廊点集进行椭圆拟合，获得第三拟合椭圆，所述第三拟合椭圆的中心点坐标为C(X₃，Y₃)，

使用最小二乘法对第四轮廊点集进行椭圆拟合，获得第四拟合椭圆，所述第四拟合椭圆的中心点坐标为D(X₄，Y₄)，

S44、计算感兴趣区域的中心点坐标P(x₀，y₀)，其中，P(x₀，y₀)＝{(X₁+X₂+X₃+X₄)/4,(Y₁+Y₂+Y₃+Y₄)/4}。

2.如权利要求1所述的倾斜传感器的图像处理方法，其特征在于，所述对初始图像滤波处理，获得滤波后的图像，具体包括：

对初始图像进行中值滤波处理，滤除初始图像中的噪点，获得滤除噪点后的图像。

3.如权利要求1所述的倾斜传感器的图像处理方法，其特征在于，所述对所述滤波后的图像进行阈值化操作，将滤波后的图像转换为二值化图，具体包括：

采用最大类间方差法对所述滤波后的图像进行阈值化操作，将滤波后的图像转换为二值化图。

4.如权利要求3所述的倾斜传感器的图像处理方法，其特征在于，将去燥点后的图像转换成二值化图，转换后的二值化图的背景灰度值为0，转换后的二值化图的前景灰度值为255。