一种基于Retinex‑分水岭‑Canny算子的红外图像边缘检测方法.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CN106296670A(43)申请公布日2017.01.04(21)申请号201610624413.6(22)申请日2016.08.02(71)申请人黑龙江科技大学地址150027黑龙江省哈尔滨市松北区浦源路2468号(72)发明人唐庆菊刘元林梅晨卜迟武(74)专利代理机构哈尔滨龙科专利代理有限公司23206代理人高媛(51)Int.Cl.G06T7/00(2006.01)权利要求书1页说明书5页附图3页(54)发明名称一种基于Retinex-分水岭-Canny算子的红外图像边缘检测方法(57)摘要本发明公开了一种基于Retinex-分水岭-Canny算子的红外图像边缘检测方法，其步骤如下：(1)对原始图像进行灰度变换，将变换后图像进行Retinex算法处理；(2)对Retinex处理后的图像做Top-Hat和Bottom-Hat变换；(3)对Top-Hat和Bottom-Hat变换后的图像进行谷点检测；(4)将谷点检测后的图像进行分水岭变换；(5)对分水岭变换后的图像进行灰度值开运算；(6)采用Canny算子对处理后的图像进行缺陷边缘检测。经过本发明Retinex-分水岭-Canny算子的混合算法处理后的图像缺陷边界轮廓清晰，连续性好，减少了周边大量无用不真实的边界信息，降低了噪声对缺陷边缘识别的影响，提高了对缺陷进行几何特征提取的效果。CN106296670ACN106296670A权利要求书1/1页1.一种基于Retinex-分水岭-Canny算子的红外图像边缘检测方法，其特征在于所述方法步骤如下：(1)对原始图像进行灰度变换，将变换后图像进行Retinex算法处理；(2)对Retinex处理后的图像做Top-Hat和Bottom-Hat变换；(3)对Top-Hat和Bottom-Hat变换后的图像进行谷点检测；(4)将谷点检测后的图像进行分水岭变换；(5)对分水岭变换后的图像进行灰度值开运算；(6)采用Canny算子对处理后的图像进行缺陷边缘检测。2.根据权利要求1所述的基于Retinex-分水岭-Canny算子的红外图像边缘检测方法，其特征在于所述原始图像为以奇异值分解处理后的红外热像序列。3.所述Top-Hat变换和灰度值开运算中结构元素的选取方法是：通过标记图像中能与结构元素相匹配的坐标，根据具体图像构造适合图像的结构元素形状。4.根据权利要求1或3所述的基于Retinex-分水岭-Canny算子的红外图像边缘检测方法，其特征在于所述Top-Hat变换中结构元素大小根据图像中对象的平均半径来估计。5.根据权利要求4所述的基于Retinex-分水岭-Canny算子的红外图像边缘检测方法，其特征在于所述平均半径为30。6.根据权利要求1或3所述的基于Retinex-分水岭-Canny算子的红外图像边缘检测方法，其特征在于所述灰度值开运算中结构元素大小和图像的局部极小值有关系，在算法运行中确定。7.根据权利要求6所述的基于Retinex-分水岭-Canny算子的红外图像边缘检测方法，其特征在于所述结构元素选择直径大小为20的圆盘形。2CN106296670A说明书1/5页一种基于Retinex-分水岭-Canny算子的红外图像边缘检测方法技术领域[0001]本发明属于红外图像处理技术领域，涉及一种基于Retinex-分水岭-Canny算子的红外图像边缘检测方法，主要用于红外图像处理中的图像分割处理。背景技术[0002]红外热波检测技术是近二十年来迅速发展并广泛应用的新型无损检测技术。它通过外部热激励源对被测试件进行主动式加热，使试件内部的缺陷(如裂纹、腐蚀、脱黏等)以表面温度场异常分布的形式表现出来。在热波图像的采集过程中，由于加热不均、环境和设备自身的红外辐射、被检试件表面和内部结构的不均匀等因素的不利影响，导致采集到的热波图像中缺陷的信息被大量无关噪声所淹没。[0003]图像分割是图像处理中的一项关键技术，自20世纪70年代起一直受到人们的高度重视，至今己提出上千种分割算法。因为图像自身的复杂特性，目前尚没有一种通用的分割方法，现在所提出的图像分割算法几乎都是针对具体问题。可以根据图像分割过程中所使用知识的多少，将图像分割按技术分成：信号层技术、物理层技术和语义层技术。信号层技术在图像分割过程中基于数字图像中的数值；物理层技术在图像分割过程中使用了关于图像生成的知识；而语义层技术，在图像分割过程中还使用了有关景物类型的领域专用知识。另外，还没有制定出选择适用分割算法的标准，这给图像分割技术的应用带来许多实际问题。根据分割依据不同，图像分割方法分为阙值分割方法、边缘检测方法、基于区域的分割方法、分水岭分割方法以及结合特定理论工具的分割方法等。