一种用于蜂窝结构规整度检测的Harris蜂窝顶点提取方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115953421A(43)申请公布日2023.04.11(21)申请号202211653826.9(22)申请日2022.12.22(71)申请人郑州大学地址450000河南省郑州市高新技术开发区科学大道100号(72)发明人崔灿郑鹏飞黄亮孙世纪卫锦龙韩山岭高兴(74)专利代理机构太原晋科知识产权代理事务所(特殊普通合伙)14110专利代理师赵江艳(51)Int.Cl.G06T7/13(2017.01)G06T5/00(2006.01)G06T5/30(2006.01)权利要求书2页说明书9页附图7页(54)发明名称一种用于蜂窝结构规整度检测的Harris蜂窝顶点提取方法(57)摘要本发明属于图像处理领域，公开了一种用于蜂窝结构规整度检测的Harris蜂窝顶点提取方法，包括：S1、获取蜂窝图像；S2、预处理：对获取的蜂窝图像进行预处理，所述预处理包括降噪滤波、二值化与形态学处理；S3、骨架化：通过Hilditch细化算法提取预处理后的图像的蜂窝壁中轴线；S4、骨架修剪：删除图像中的游离碎片和毛刺；S5、对骨架修剪后的图像进行定参顶点提取，得到蜂窝顶点位置。本发明在蜂窝顶点提取中漏检与误检情况大幅减少，阈值设置科学合理，定参条件检测简化了以往一图一调的操作模式，简单易行，检测精度高，效果稳定。CN115953421ACN115953421A权利要求书1/2页1.一种用于蜂窝结构规整度检测的Harris顶点提取方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、获取蜂窝图像；S2、预处理：对获取的蜂窝图像进行预处理，所述预处理包括降噪滤波、二值化与形态学滤波处理，删除多余碎片；所述二值化处理过程使蜂窝壁像素数值为1，胞孔像素数值为0；S3、骨架化：通过Hilditch细化算法提取预处理后的图像的蜂窝壁中轴线；S4、骨架修剪：删除图像中的游离碎片和分支；S5、对骨架修剪后的图像进行定参顶点提取，得到蜂窝顶点位置。2.根据权利要求1所述的一种用于蜂窝结构规整度检测的Harris顶点提取方法，其特征在于，所述步骤S2中，降噪滤波的方法为：先进行中值滤波，再进行双边滤波。3.根据权利要求2所述的一种用于蜂窝结构规整度检测的Harris顶点提取方法，其特征在于，所述中值滤波的方法为：设置第一滤波窗口，将窗口像素灰度值排序，使用中间值代替窗口中心像素的值；所述双边滤波的具体方法为：设置第二滤波窗口，首先计算滤波窗口内个像素的权重，计算公式为：其中，ω(i,j,k,l)表示像素(k,l)的权重，I(i,j)和I(k,l)分别是窗口中心像素(i,j)的灰度值和窗口内当前被计算权重像素(k,l)的灰度值，σd和σr是平滑参数；然后根据各个像素的权重，将滤波窗口内中心像素的灰度值进行归一化处理；计算公式为：其中，Id(i,j)表示窗口中心像素(i,j)的双边滤波后的灰度值。4.根据权利要求3所述的一种用于蜂窝结构规整度检测的Harris顶点提取方法，其特征在于，所述第一滤波窗口的大小为3×3，所述第二滤波窗口的边长Ld等于蜂窝壁厚度，σd＝1/6Ld，σr为蜂窝壁像素与胞孔像素灰度差的1/6。5.根据权利要求1所述的一种用于蜂窝结构规整度检测的Harris顶点提取方法，其特征在于，所述步骤S5中，定参顶点提取的具体方法为：S501、通过参数固定的高斯滤波窗口对图像进行滤波；S502、设置固定参数的Harris滑动检测窗口和角点响应阈值；S503、通过滑动检测窗口遍历图像，采用Harris算法计算滑动检测窗口中心的角点响应值R，将角点响应值R大于交点响应阈值的滑动检测窗口中心对应的像素设置为候选角点；S504、判断候选角点对应像素的角点响应值R是否为邻域像素中的最大值，若是，则将其标记为蜂窝顶点。6.根据权利要求5所述的一种用于蜂窝结构规整度检测的Harris顶点提取方法，其特征在于，所述步骤S501中，所述高斯滤波窗口为5×5，标准差为5/6；所述步骤S502中，应用2CN115953421A权利要求书2/2页于蜂窝骨架图像的固定参数为：滑动检测窗口的尺寸11×11，标准差为11/6，所述角点响应阈值为0.0009。7.根据权利要求1所述的一种用于蜂窝结构规整度检测的Harris顶点提取方法，其特征在于，所述步骤S4中，删除游离碎片的具体方法为：首先通过8邻域连通性，将蜂窝图像中的1值像素区分为多个相互分离的对象，然后统计每个对象的像素数量，最后通过保留像素数量最多的对象，删除其他对象的方法删除碎片；删除分支的具体方法为：首先统计各个1值像素8邻域的像素值变化次数，将变化次数为2的像素标记为端点，然后检测图像中所有端点并删除，最后迭代检测并删除端点的操作直至图中不再存在端点。8.根据权利要求1所述的