一種冷軋帶鋼表面圖像自動(dòng)融合方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明提供一種冷軋帶鋼表面圖像自動(dòng)融合方法，分為圖像拼接橫移數(shù)組的確定和在線圖像融合兩個(gè)階段：圖像拼接橫移數(shù)組的確定方法為：通過(guò)圖像采集、提取背景圖片和嵌入圖片、圖像剪切、圖像增強(qiáng)、計(jì)算拼接橫移量及生成圖像拼接橫移數(shù)組，最終生成拼接橫移數(shù)組，n為單面相機(jī)個(gè)數(shù)。實(shí)際系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)在線圖像融合方法為：通過(guò)圖像采集、提取背景圖片和嵌入圖片、圖像拼接、圖像融合，直到所有相機(jī)圖像被拼接融合。本發(fā)明針對(duì)線掃描相機(jī)設(shè)計(jì)，工作可靠，算法簡(jiǎn)單，易于實(shí)現(xiàn)，處理效果好，運(yùn)行速度快；可較簡(jiǎn)單的實(shí)現(xiàn)突出圖像特征的目的，較好的保留原圖圖像特征，適用于工業(yè)生產(chǎn)運(yùn)行環(huán)境和計(jì)算機(jī)及單片機(jī)等各種計(jì)算設(shè)備。
【專(zhuān)利說(shuō)明】一種冷軋帶鋼表面圖像自動(dòng)融合方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于軋鋼自動(dòng)控制領(lǐng)域，特別涉及一種用于冷軋帶鋼表面圖像自動(dòng)融合的方法。
【背景技術(shù)】
[0002]隨著機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的發(fā)展及工業(yè)流水線速度、精度的提高，線掃描成像系統(tǒng)越來(lái)越多地被工業(yè)檢測(cè)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)工程師所重視。由于線掃描相機(jī)具有分辨率高，響應(yīng)速度快的特點(diǎn)，可以實(shí)現(xiàn)高精度、高速度測(cè)量，所以利用線掃描相機(jī)進(jìn)行帶鋼的表面質(zhì)量檢測(cè)也得到了廣泛應(yīng)用。隨著汽車(chē)、家電等產(chǎn)品制造商對(duì)鋼板表面質(zhì)量要求的提高，在運(yùn)行效率、設(shè)備能力、經(jīng)濟(jì)條件多重考慮下，采用多臺(tái)線掃描相機(jī)同步圖像采集的方式已經(jīng)被廣泛認(rèn)可。在先拼接融合的實(shí)現(xiàn)既有利于帶鋼表面完整的質(zhì)量信息的采集，又有利于實(shí)時(shí)圖像的監(jiān)控和回放。但與此同時(shí)對(duì)于高速運(yùn)轉(zhuǎn)的工業(yè)流水線，快速高效的圖像拼接融合，也成為了提高系統(tǒng)運(yùn)行效果的一大瓶頸。
[0003]目前，針對(duì)線掃描圖像融合的方法主要是通過(guò)對(duì)多幅同步圖像重合部位進(jìn)行辨識(shí)，確定圖像重合量進(jìn)行融合。確定重合面的方法主要有灰度相關(guān)法及特征相關(guān)法?；叶认嚓P(guān)法適用于圖像重合部位圖像上灰度相對(duì)近似，圖像上有明顯的灰度梯度。而特征相關(guān)法適用于圖像背景灰度相對(duì)有變化，前景特征明確的圖像環(huán)境。對(duì)于冷軋帶鋼表面圖像的融合，由于圖像上沒(méi)有明顯的灰度梯度，不適合使用灰度相關(guān)法。采用特征相關(guān)法同樣需要先增強(qiáng)前景圖像特征，再采用快速的特征匹配及融合算法，才能適用于帶鋼生產(chǎn)的工業(yè)環(huán)境，但迄今為止，現(xiàn)有技術(shù)尚未見(jiàn)有較為合適的方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]一種冷軋帶鋼表面圖像自動(dòng)融合方法，分為圖像拼接橫移數(shù)組的確定和在線圖像融合兩個(gè)階段，且圖像拼接橫移數(shù)組的確定是在實(shí)際開(kāi)展圖像融合前完成。
[0005]圖像拼接橫移數(shù)組的確定方法及步驟為:
[0006](I)圖像采集:通過(guò)線掃描相機(jī)采集實(shí)時(shí)帶鋼同步圖像，要求圖像尺寸相同，按相機(jī)擺放順序組成上下表面圖像隊(duì)列Ifu(Xj)iQ=PHnu)和fD(x,;其中巧和nD分別為上下表面相機(jī)個(gè)數(shù)。
[0007](2)提取背景圖片和嵌入圖片:對(duì)于上下表面采取同樣的方式提取背景圖片和嵌入圖片，
[0008]背景圖片為f (X，y)」
[0009]嵌入圖片為f(x，y)J+1
[0010]其中j從I開(kāi)始，且j <單面相機(jī)個(gè)數(shù)。
[0011](3)圖像剪切:由于相機(jī)位置相對(duì)固定，為了提高分析速度，分析前初步估計(jì)背景圖片和嵌入圖片的重疊區(qū)域位置，各自向非重疊區(qū)擴(kuò)展一定尺寸，將剩余非重疊區(qū)剪切掉。
[0012](4)圖像增強(qiáng):首先對(duì)背景圖片和嵌入圖片進(jìn)行中值濾波；然后對(duì)背景圖片和嵌入圖片上每一縱列使用直方圖均衡化方法形成待分析的背景圖片和嵌入圖片。
[0013](5)計(jì)算拼接橫移量:首先采用SURF算法分別計(jì)算背景圖片和嵌入圖片的特征點(diǎn)及其8X8維的描述單元；再進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，其中描述單元的匹配采用最短距離法，同時(shí)要求匹配上的特征點(diǎn)描述單元最短匹配距離要小于1/2的次短匹配距離；然后根據(jù)匹配上的特征點(diǎn)計(jì)算兩圖像的拼接橫移量Hi,即兩圖像的重疊尺寸。
[0014](6)生成圖像拼接橫移數(shù)組:重復(fù)步驟(2)- (5)，最終生成拼接橫移數(shù)組HiQ=1......η-1), η為單面相機(jī)個(gè)數(shù)。
[0015]實(shí)際系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)在線圖像融合方法及步驟如下:
[0016](I)圖像采集:方法如確定圖像拼接橫移數(shù)組方法步驟(1)，不同的是，此時(shí)對(duì)每臺(tái)相機(jī)采集連續(xù)圖像，持續(xù)形成上下表面圖像隊(duì)列。
[0017](2)提取背景圖片和嵌入圖片:對(duì)于上下表面采取同樣的方式提取背景圖片和嵌入圖片，
_8]背景圖片為
【權(quán)利要求】
1.一種冷軋帶鋼表面圖像自動(dòng)融合方法，其特征在于，分為圖像拼接橫移數(shù)組的確定和在線圖像融合兩個(gè)階段，圖像拼接橫移數(shù)組的確定方法及步驟為: (1)圖像采集:通過(guò)線掃描相機(jī)采集實(shí)時(shí)帶鋼同步圖像，要求圖像尺寸相同，按相機(jī)擺放順序組成上下表面圖像隊(duì)列Fu(Xj)iQ=Punu)和fD(x, 7)31=1"?);其中Iiu和nD分別為上下表面相機(jī)個(gè)數(shù)； (2)提取背景圖片和嵌入圖片:對(duì)于上下表面采取同樣的方式提取背景圖片和嵌入圖片， 背景圖片為f(x，y)j 嵌入圖片為f (X，y) J+i 其中j從I開(kāi)始，且j <單面相機(jī)個(gè)數(shù)； (3)圖像剪切:分析前初步估計(jì)背景圖片和嵌入圖片的重疊區(qū)域位置，各自向非重疊區(qū)擴(kuò)展一定尺寸，將剩余非重疊區(qū)剪切掉； (4)圖像增強(qiáng):首先對(duì)背景圖片和嵌入圖片進(jìn)行中值濾波；然后對(duì)背景圖片和嵌入圖片上每一縱列使用直方圖均衡化方法形成待分析的背景圖片和嵌入圖片； (5)計(jì)算拼接橫移量:首先采用SURF算法分別計(jì)算背景圖片和嵌入圖片的特征點(diǎn)及其8X8維的描述單元；再進(jìn)行特征點(diǎn)匹配，其中描述單元的匹配采用最短距離法，同時(shí)要求匹配上的特征點(diǎn)描述單元最短匹配距離要小于1/2的次短匹配距離；然后根據(jù)匹配上的特征點(diǎn)計(jì)算兩圖像的拼接橫移量Hi,即兩圖像的重疊尺寸； (6)生成圖像拼接橫移數(shù)組:重復(fù)步驟(2)-(5)，最終生成拼接橫移數(shù)組HiQ=I……η-1)，η為單面相機(jī)個(gè)數(shù)； 實(shí)際系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)在線圖像融合方法及步驟如下: (O圖像采集:方法如確定圖像拼接橫移數(shù)組方法步驟(1)，不同的是，此時(shí)對(duì)每臺(tái)相機(jī)采集連續(xù)圖像，持續(xù)形成上下表面圖像隊(duì)列； (2)提取背景圖片和嵌入圖片:對(duì)于上下表面采取同樣的方式提取背景圖片和嵌入圖片，
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的冷軋帶鋼表面圖像自動(dòng)融合方法，其特征在于，在圖像拼接橫移數(shù)組的確定方法步驟(5)中，根據(jù)匹配上的特征點(diǎn)計(jì)算兩圖像的拼接橫移量Hi的方法是:首先計(jì)算每一對(duì)匹配上的特征點(diǎn)的水平橫移距離Hu，即每一對(duì)特征點(diǎn)水平重疊時(shí)，兩幅圖像的重疊尺寸；然后按不同的水平橫移距離分別計(jì)算特征點(diǎn)偏移常數(shù)PYC(Hij)，
【文檔編號(hào)】G06T5/50GK103714524SQ201310720251
【公開(kāi)日】2014年4月9日 申請(qǐng)日期:2013年12月20日 優(yōu)先權(quán)日:2013年12月20日
【發(fā)明者】宋寶宇, 王軍生, 王靖震, 楊東曉, 王曉惠, 高冰, 王奎越, 柴明亮, 費(fèi)靜, 李連成 申請(qǐng)人:鞍鋼股份有限公司