基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN106600606A(43)申请公布日2017.04.26(21)申请号201611179450.7(22)申请日2016.12.19(71)申请人上海电气自动化设计研究所有限公司地址200023上海市黄浦区蒙自路360号(72)发明人黄艋白伟志郑冬凯孙勤顿向明(74)专利代理机构上海申新律师事务所31272代理人周云(51)Int.Cl.G06T7/10(2017.01)G06T7/136(2017.01)G06T7/13(2017.01)权利要求书1页说明书6页附图1页(54)发明名称基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法(57)摘要本发明基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法，涉及图像处理技术领域。本发明包括步骤：图像输入；图像预处理；图像分割；提取涂装二值图像；图像形态学滤波；提取涂装二值图像轮廓；筛选轮廓；输出以像素坐标表示的轮廓点。实验证明，本发明算法所检测到的轮廓，轮廓清晰、连贯，效果非常理想，通过相机标定等方法可以得到十分精确的实际涂装轮廓尺寸和涂装修补坐标，不仅满足船舶涂装轮廓检测的要求，而且操作简单，计算效率高。作为实现涂装修补自动化的前提条件之一，加强涂装作业无人化的开发研究打下了坚实的基础，为实现涂装修补的自动化，为提高造船行业生产力、降低成本提供了基础技术条件。CN106600606ACN106600606A权利要求书1/1页1.一种基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法，其特征在于包括步骤：A.图像输入，B.图像预处理，C.图像分割，D.提取涂装二值图像，E.图像形态学滤波，F.提取涂装二值图像轮廓，G.筛选轮廓，H.输出以像素坐标表示的轮廓点。2.如权利要求1所述的基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法，其特征在于，所述B.图像预处理，将输入图像转为单通道的灰度图像，然后对灰度图像作中值滤波。3.如权利要求1所述的基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法，其特征在于，所述C.图像分割，按照涂层的数量对图像进行多阈值分割。4.如权利要求1所述的基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法，其特征在于，所述D.提取涂装二值图像，把各层涂装区域分别提取到一个二值图像。5.如权利要求1所述的基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法，其特征在于，所述E.图像形态学滤波，对一个结构元图像进行腐蚀或膨胀；如果先对一个结构元图像进行腐蚀，然后再用相同的结构元对图像进行膨胀，作开运算；反之，如果用一个结构元先对图像进行膨胀，然后再用相同的结构元对图像进行腐蚀，作闭运算；腐蚀把小于或等于结构元的图像细节从图像中滤除。所述E.图像形态学滤波，通过一个结构元图像对二值图像作开运算平滑轮廓、消除突出物；作闭运算消除空洞、填补断裂，从而消除图像噪声。6.如权利要求1所述的基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法，其特征在于，所述F.提取涂装二值图像轮廓，使用一个结构元腐蚀二值图像，从该涂装二值图像中提取轮廓，然后用原图像减去腐蚀后的图像即可得到连续的轮廓。7.如权利要求1所述的基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法，其特征在于，所述G.筛选轮廓，按照轮廓数量以及轮廓面积及平均像素坐标的大小筛选轮廓。8.如权利要求2所述的基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法，其特征在于，所述B.图像预处理的中值滤波，对图像进行着像素处理，当处理每个像素时，考虑该像素周围一定区域内的像素，把它们按照灰度值的大小排序，选取灰度值的中值来代替当前像素的灰度值。9.如权利要求3所述的基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法，其特征在于，所述C.图像分割，利用多阈值Otsu方法分割图像，并利用PSO算法加速求解过程，快速获得图像分割的最优阈值组合；所述提取二值图像，最优分割阈值组合确定了若干灰度值区间，对于每一个灰度值区间，定义一个规则，如果预处理后的图像中的某个像素灰度值在该区间中，把该像素的灰度值设定为255；反之，设为0，把结果存储在一个新的图像中，这样就得到了一些二值图像，每个二值图像中包含一个分割区域。10.如权利要求4所述的基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法，其特征在于，所述G.轮廓提取和筛选，假设无关轮廓的面积相对于涂层轮廓都比较小，根据这个假设，比较检测到轮廓的面积，去除面积比较小的轮廓，保留面积最大的前K个轮廓，K为要检测的轮廓的数量，然后根据保留的轮廓的面积及平均像素坐标来判断它们的位置并按位置排序，把排序后的轮廓作为算法的结果返回。2CN106600606A说明书1/6页基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法技术领域[0001]本发明涉及图像处理技术领域，具体指一种基于图像分割的船舶涂装轮廓检测方法。背景技术[0002]在造船工业中，船体框架一般由若干块加工后的钢板焊接而成，为了防止钢板被腐蚀，提高船体的外观质量