[发明专利]一种基于MSER算法的红外图像辅助标注方法

说明书

本发明提供一种基于MSER算法的红外图像辅助标注方法，包括以下步骤：1)导入需要标注的图像，并预先设置矩形框长宽比范围、长宽范围、非零像素比阈值；2)对图像进行灰度变化，并取反值灰度；3)创建两个MSER对象，并对灰度图和反值灰度图执行MSER检测；4)获取两次MSER检测后的点集，形成MAT图像，并对两个图像进行位与操作，获得新的MAT图像；5)对新的MAT图像进行连接缝隙，寻找外部轮廓，并针对轮廓画出最小外界矩形，并显示的图片上；6)根据MSER算法产生的红外图像标注框，进行进一步标注；本发明在传统图像标注工具基础上，增加了MSER算法；提高了标注速度和准确度，减少人力消耗。

技术领域

本发明涉及图像标注技术，具体设计的是一种基于MSER算法的红外图像辅助标注方法，主要用作红外图像中辅助人为目标标注。

背景技术

近几年来，随着人工智能的飞速发展，计算机视觉在各行各业的应用得到了快速的发展，人工智能算法离不开大量的数据，而计算机视觉中的目标检测算法的训练前，需要标注大量的图像数据，用于标注。传统的标注软件，笨拙，且需要人工去发现图像中的目标。红外图像目标具有更加隐蔽、不清晰的特点。标注大量红外图片对标注人员视力、精力都是极大的损耗。MSER算法对红外图像处理，具有很大的优势，可以显著的分辨出红外图像中的目标，利用轮廓处理，自动标注出可能存在目标的区域。将MSER对红外图像的处理算法集成到传统的图像标注工具中，具有很大的实际应用价值。

发明内容

为此，本发明的目的在于提供一种基于MSER算法的红外图像辅助标注方法；本发明在传统图像标注工具基础上，增加了MSER算法，MSER算法对灰度图像中目标有突出显示的操作；本发明在红外图像目标标注过程中，可以增加标注速度和准确度，减少人力消耗，较少认为标注位置不准确的问题，并有助于后期训练效果的优化。

为了解决现有技术中存在的问题，本发明采用如下技术方案予以实施：

一种基于MSER算法的红外图像辅助标注方法，包括步骤：

1)导入需要标注的图像，并预先设置矩形框长宽比范围、长宽范围、非零像素比阈值；

2)对图像进行灰度变化，并取反值灰度；

3)创建两个MSER对象，并对灰度图和反值灰度图执行MSER检测；

4)获取两次MSER检测后的点集，形成MAT图像，并对两个图像进行位与操作，获得新的MAT图像；

5)对新的MAT图像进行连接缝隙，寻找外部轮廓，并针对轮廓画出最小外界矩形，并显示的图片上；

6)根据MSER算法产生的红外图像标注框进行进一步标注。

所述步骤1)中导入需要标注的图像，并预先设置矩形框长宽比范围、长宽范围、非零像素比阈值：

1.1)通过预先设置的长宽比范围、长宽范围、非零像素比阈值；

1.2)对MSER算法处理后形成的矩形框进行约束，过滤掉不符合条件的矩形框。

本发明提供的方法，在红外图像标注过程中：对标注图像进行MSER算法处理，并针对处理后的图像进行轮廓处理，通过矩形框，画出可能存在目标的位置。从而达到辅助标注人员人为标注的功能。

有益效果

1、本发明将红外图片的处理算法MSER集成到了传统的目标标注软件，标注过程中，首先对待标注图片，进行MSER处理，并画出轮廓，对可能存在目标的区域标注矩形框。标注矩形框的精度优于人为标注，并标注准确度很高，不存在误标注。

2、本发明辅助人为对红外图像中的目标进行标注，将较少标注人员工作量，提高标注速度和精度，有助于优化目标检测算法效果，提高检测的精度。