[发明专利]一种基于凸包算法的爆炸火球轮廓检测方法

说明书

本发明涉及爆炸火球轮廓检测方法，具体涉及一种基于凸包算法的爆炸火球轮廓检测方法，解决了现有爆炸火球轮廓提取方法无法获取爆炸火球目标区域完整轮廓的技术问题。本发明对爆炸火球原始图像直接或进行灰度转换后进行分割，获得爆炸火球图像的二值图像，采用形态学运算对二值图像进行去噪，通过对爆炸火球子区域边缘的提取，得到爆炸火球子区域的边界坐标集合，利用凸包算法求解爆炸火球子区域的边界坐标集合中的最小外接多边形，获得爆炸火球的完整轮廓。本发明提供的爆炸火球轮廓检测方法检测结果精确，图像的处理效率高，可以应用于视频中爆炸火球的动态分析。

技术领域

本发明涉及爆炸火球轮廓检测方法，具体涉及一种基于凸包算法的爆炸火球轮廓检测方法。

背景技术

爆炸火球的参数及其演变对于爆炸毁伤或炸药性能研究有重要意义。相关科研人员对于爆炸火球参数的测量或检测技术的研究主要包括：利用炸药性质进行爆炸火球直径模拟方面的研究、利用热红外仪进行爆炸火球特征参数测量研究、利用高速相机进行爆炸火球测量研究等。这些研究主要集中在炸药温压特性模拟及爆炸火球温度分布等方面，对于爆炸火球的轮廓、质心等特征参数的提取研究相对较少。

在基于图像处理技术提取爆炸火球特征参数的研究中，目前的基本处理流程为：首先，提取爆炸火球背景的差分图像；其次，通过阈值分割法提取二值图像；最后，利用区域生长、最邻近法等图像分割方法获取爆炸火球目标区域，进而提取炸火球目标区域边缘得到爆炸火球轮廓，通过获得的爆炸火球轮廓可以获取质心等特征参数。但，爆炸火球在生成过程中通常伴随浓厚烟尘，且可能伴随飞焰、背景干扰等因素，因此，仅通过图像分割方法难以将爆炸火球目标区域生长为一个连通的整体，导致提取到的爆炸火球轮廓由若干个不连通的子区域构成，从而使爆炸火球的轮廓、质心等特征参数的提取困难或得到的结果不精确。

发明内容

本发明的目的是解决现有爆炸火球轮廓提取方法无法获取爆炸火球目标区域完整轮廓的技术问题，而提供一种基于凸包算法的爆炸火球轮廓检测方法。

本发明的设计思路是：

针对由于爆炸火球在生成过程中伴随的烟尘等因素，难以得到爆炸火球整体分割图像，以至爆炸火球轮廓提取效果不好的问题，本发明提出一种基于凸包算法的爆炸火球轮廓检测方法。首先，直接利用爆炸火球原始图像进行分割，经过去燥等处理，获得爆炸火球目标区域图像；然后，提取爆炸火球目标子区域边缘，进而得到目标子区域的边界点坐标的集合，在此基础上，合并所有目标子区域边界点坐标集合，构建爆炸火球目标区域边界点集；最后，利用凸包算法求解爆炸火球目标区域边界点集的最小外接多边形，获得爆炸火球目标区域完整轮廓。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案为：

一种基于凸包算法的爆炸火球轮廓检测方法，其特殊之处在于，包括以下步骤：

步骤一、获取包括k个子区域的爆炸火球原始图像，其中，k为大于等于1的整数，所述爆炸火球原始图像为RGB图像或者灰度图像；

步骤二、若获取到的爆炸火球原始图像为RGB图像，则将爆炸火球原始图像转换为灰度图像，然后执行步骤三；若获取到的爆炸火球原始图像为灰度图像，则直接执行步骤三；

步骤三、对灰度图像进行分割，得到分割后的二值图像；

步骤四、对步骤三获得的二值图像进行去噪处理；

步骤五、在图像坐标系中检测经步骤四去噪得到的二值图像中k个子区域的边缘，计算得到k个子区域的边界坐标；