[发明专利]一种基于分块阈值的光斑质心定位方法

说明书

本发明的目的是提供一种基于分块阈值的光斑质心定位方法，首先得到光斑灰度图像，将光斑灰度图像划分成若干小块，每个小块由3×3个像素组成，得到若干的集合；以划分出来的小块灰度值总和作为基本单位，然后对划分出来的小块采用自适应阈值法求出小块的阈值V；当小块的灰度值之和小于阈值V时，整个小块内的所有像素点灰度值置为0，当小块内灰度值之和大于等于阈值V时，小块内所有像素点的灰度值置为当前块内所有像素点的平均值；最后利用质心法求出图像中光斑的中心位置坐标。本发明解决了现有技术中存在的自适应阈值法对质心法定位精度不高、抗噪声性能差的问题。

技术领域

本发明属于图像分析处理技术领域，具体涉及一种基于分块阈值的光斑质心定位方法。

背景技术

图像阈值分割是利用图像中要提取的目标与背景在灰度上的差异，通过设置图像灰度值阈值来把图像中每个像素点分成若干类，从而实现目标与背景的分离。光斑中心定位是激光通信中一种关键技术，合理的阈值分割方法，可以有效的减少图像的背景噪声，在提高定位精度的同时减少了运算量。尤其在光斑图像定位中，需要有效地滤除背景噪声，同时要最大程度保留光斑的有效灰度值。

常见的阈值分割方法主要有五类，分别是基于阈值、基于边缘、基于区域、基于图论、基于能量泛函的阈值分割方法。在基于阈值的分割方法中，常用的阈值方法有最大类间方差法、迭代法、自适应阈值法等。而本发明主要是针对在光斑图像定位中基于质心定位算法下，自适应阈值分割算法定位精度低的问题，提出一种基于分块思想的阈值分割质心定位方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于分块阈值的光斑质心定位方法，解决了现有技术中存在的自适应阈值法对质心法定位精度不高、抗噪声性能差的问题。

本发明所采用的技术方案是，一种基于分块阈值的光斑质心定位方法，具体按照以下步骤实施：

步骤1、得到光斑灰度图像，将光斑灰度图像划分成若干小块，每个小块由3×3个像素组成，得到若干的集合；

步骤2、以划分出来的小块灰度值总和作为基本单位，然后对划分出来的小块采用自适应阈值法求出小块的阈值V；

步骤3、当小块的灰度值之和小于阈值V时，整个小块内的所有像素点灰度值置为0，当小块内灰度值之和大于等于阈值V时，小块内所有像素点的灰度值置为当前块内所有像素点的平均值；

步骤4、利用质心法求出图像中光斑的中心位置坐标。

本发明的特点还在于，

步骤1具体如下：

设高斯光斑标准灰度图像I(i,j)，I(i,j)代表像素点坐标为(i,j)的灰度值图像，由公式(1)将图像划分成若干3×3个像素组成集合的像素方块temp(x,y)，temp(x,y)代表坐标为(x,y)的像素块的灰度值总和，temp(1,1)是由9个像素点所得，temp(1,1)＝I(1,1)+I(1,2)+I(1,3)+I(2,1)+I(2,2)+I(2,3)+I(3,1)+I(3,2)+I(3,3)

步骤2具体如下：

步骤1划分出来的3×3像素方块灰度值总和求出这些方块的均值V_avg，如公式(2)所示，

其中m,n分别代表像素块的最大横纵坐标，再求出方差V_var，如公式(3)所示，

然后由公式(4)中自适应阈值法，以及上文求出的V_avg和V_var求出阈值V：