[发明专利]一种基于显微二维图像序列的非织造布三维建模方法

权利要求书

1.一种基于显微二维图像序列的非织造布三维建模方法，其特征在于，包含以下步骤：

S1：利用全自动光学显微镜对非织造布进行图像序列的采集，得到图像序列；

S2：计算图像序列各个像素点清晰度，将图像序列进行像素级多聚焦图像融合得到全清晰融合图像；

基于所述图像序列的各个像素点，记录各个平面位置(i,j)沿深度方向的最佳清晰图层(k)；

S3：对所述全清晰融合图像进行图像分割，得到单根纤维的全清晰融合图像；

S4：对单根纤维的全清晰融合图像进行边缘化处理，提取单根纤维图像边缘，得到纤维边缘各点平面坐标(i,j)；

S5：基于纤维边缘各点平面坐标(i,j)与各个平面位置(i,j)沿深度方向的最佳清晰图层(k)，得到纤维边缘各点的三维空间坐标(i,j,k)；

S6：对所述纤维边各点的三维空间坐标利用Polyfit算法进行拟合，得到拟合的纤维边缘三维空间坐标；

S7：将所述拟合的纤维边缘三维空间坐标导入到Solid Works软件中，进行纤维的三维建模。

2.根据权利要求1所述的基于显微二维图像序列的非织造布三维建模方法，其特征在于，S1中的全自动光学显微镜拍摄图像序列的层数由非织造布的厚度和全自动光学显微镜的景深确定。

3.根据权利要求1所述的基于显微二维图像序列的非织造布三维建模方法，其特征在于，在S2中，计算图像序列各个像素点清晰度具体操作为：

采用8×8大小的清晰度窗口，以待测量清晰度像素为中心计算区域清晰度；

计算出每个聚焦图层中每个像素点的清晰度，记录在三维空间坐标矩阵M(i,j,n)中；

比较所有图层中相同位置(i,j)的清晰度，得到(i,j)清晰度最大的聚焦图层数k，记为H(i,j,k)，将(i,j,k)坐标信息存储为txt文件；

其中，i为采集图像的像素宽度，j为采集图像的像素高度，n为聚焦图层的层数。

4.根据权利要求3所述的基于显微二维图像序列的非织造布三维建模方法，其特征在于，根据以下公式计算区域清晰度：

V_n(i,j)＝∑(T_n(a,b)-U_n(i,j))² (1)

其中，T_n(a,b)表示8×8清晰度窗口内像素(a,b)的梯度，通过Prewitt算子计算得到；U_n(i,j)表示8×8清晰度窗口中所有像素的梯度平均值；V_n(i,j)表示第i个聚焦图像层中8×8大小的清晰度窗口中心点像素的清晰度。

5.根据权利要求1所述的基于显微二维图像序列的非织造布三维建模方法，其特征在于，S2中，将图像序列进行融合的具体操作为：

采用GHM多小波多聚焦图像融合算法，对高频分量进行基于区域方向和能量加权的融合，使用的融合规则如下：

其中，和分别对应能量匹配度的最大值和最小值，γ＝(1,2,3)对应(0,45,90)的三个方向，和分别对应源图像A和B的j级分解系数，为纤维全清晰融合图像。

6.根据权利要求1所述的基于显微二维图像序列的非织造布三维建模方法，其特征在于，在S3和S4中通过对全清晰融合图像进行手动分割得到单根纤维的全清晰融合图像，在此基础上对单根纤维进行边缘化处理得到边缘二维坐标。

7.根据权利要求1所述的基于显微二维图像序列的非织造布三维建模方法，其特征在于，在S5中，基于纤维边缘各点平面坐标(i,j)，遍历权利要求3所述txt文件查找与之对应的三维空间坐标，从而获得纤维边缘的三维空间坐标。

8.根据权利要求1所述的基于显微二维图像序列的非织造布三维建模方法，其特征在于，S6中，对纤维边缘的三维空间坐标进行拟合，软件工具为MATLAB，拟合函数采用Polyfit算法。