[发明专利]基于边缘频谱保留的散焦图像测距方法及装置

说明书

本发明提出一种基于边缘频谱保留的散焦图像测距方法及装置，包括以下步骤：步骤S1：获取两幅同一弱或无表面纹理样品不同散焦程度的图像；步骤S2：对步骤S1获取的图像进行降噪的预处理并根据边缘分离单个目标样品图像，对单个目标样品图像提取中心及最小矩形包络；步骤S3：通过基于频谱的清晰度评价函数选择表征目标样品图像边缘变化的频谱范围；步骤S4：采用Subbarao散焦测距方法，代入步骤S3选择的频谱范围，计算物距。其能够有效分割弱或无表面纹理特征目标，并高效准确地实现目标物深度计算，从而能够有效提高弱或无表面纹理特征物体的识别定位与自动拾取的自动化水平。

技术领域

本发明涉及机器视觉和图像处理领域，尤其涉及一种基于边缘频谱保留的散焦图像测距方法及装置。

背景技术

鸭蛋作为主要禽蛋之一，主要用于加工生产，是皮蛋、咸蛋以及其他蛋类产品的主要原材料。无论是为了提高鸭蛋鲜蛋销售，还是进行咸蛋、皮蛋等蛋类产品的加工生产，如果要实现规模化、自动化，都必须实现对鸭蛋的识别定位与自动拾取。

通过激光测距等能主动识别定位的方法，主要存在设备装置复杂，成本高的缺陷。而多目视觉与移动视觉测距的方案则存在低精度、高工作环境要求、具有不稳定性等缺点。

在机器视觉领域，考虑散焦图像测距方法可能作为可行的识别定位解决方案之一，但该方法对于弱或无表面纹理特征目标处理能力不佳。

发明内容

本发明针对现有技术存在的缺陷和不足，提出了改进型的边缘频谱散焦图像测距方案，该方案能够有效分割弱或无表面纹理特征目标，并高效准确地实现目标物深度计算，从而能够有效提高弱或无表面纹理特征物体的识别定位与自动拾取的自动化水平。

通过本发明可以利用工业相机获取鸭蛋样本不同散焦程度的图像，对图像进行降噪、分割单个鸭蛋及标记鸭蛋中心的处理，选择鸭蛋边缘频谱范围，并对其图像进行景深估计和位置计算，基于边缘频谱保留的散焦图像测距算法实现鸭蛋空间位置估计。

本发明具体采用以下技术方案：

一种基于边缘频谱保留的散焦图像测距方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：获取两幅同一弱或无表面纹理样品不同散焦程度的图像；

步骤S2：对步骤S1获取的图像进行降噪的预处理并根据边缘分离单个目标样品图像，对单个目标样品图像提取中心及最小矩形包络；

步骤S3：通过基于频谱的清晰度评价函数选择表征目标样品图像边缘变化的频谱范围；

步骤S4：采用Subbarao散焦测距方法，代入步骤S3选择的频谱范围，计算物距。

优选地，在步骤S1实施之前，对相机聚焦成像时的实际物距与像距进行标定：固定相机焦距f，拍摄聚焦图像，标定实际像距S及物距误差（u₀-u）；在步骤S1中，调节光圈值至F₁、F₂，以获取同一弱或无表面纹理样品散焦程度不同的两幅图像，分别记作I₁，I₂，对应的相机镜头参数分别为[s1，D1，f1]和[s2，D2，f2]。

优选地，对相机聚焦成像时的实际物距与像距进行标定的具体方法为：