一种弱视助视器杂散光识别方法

摘要

本发明公开了一种弱视助视器杂散光识别方法，包括以下步骤：步骤1、使用相机对物体进行连续采集图像；步骤2、使用灰度直方图分析法对单张图片进行灰度统计，初步筛选杂散光，判断是否存在异常亮区；步骤3、对存在异常亮区的图像进行高阈值二值化处理，并通过blob区域分析判断是否存在大片过亮区域；步骤4、使用形态学Top‑Hat变换算法保留亮区信息，同时弱化不均匀背景的影响；步骤5、进行blob区域分析，判断亮斑密度是否过大；当判断亮斑密度过大时，显示图像及亮区边界，提示建议调整环境光源或调整被摄物体和相机的相对位置；当判断亮斑密度没有过大时，进行步骤6；步骤6、对亮斑区域进行填补，显示图像并标记处所填补的亮斑边界。

主权项

一种弱视助视器杂散光识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、使用相机对物体进行连续采集图像；步骤2、使用灰度直方图分析法对单张图片进行灰度统计，初步筛选杂散光，判断是否存在异常亮区；当判断不存在所述异常亮区，则表示无杂散光，随即显示图片；当判断存在所述异常亮区，则表示有杂散光，进行步骤3；步骤3、对存在所述异常亮区的图像进行高阈值二值化处理，并通过blob区域分析判断是否存在大片过亮区域；当判断存在所述大片过亮区域时，表示有镜面反射，提示建议调整物体和相机相对位置或调整环境光源，显示图片；当判断不存在所述大片过亮区域时，进行步骤4；步骤4、使用形态学Top‑Hat变换算法对原始图像进行处理，保留亮区信息，同时弱化不均匀背景的影响；步骤5、对经形态学Top‑Hat变换算法处理后的图像进行二值化并进行blob区域分析，利用灰度信息和形状信息判断亮斑密度是否过大；当判断所述亮斑密度过大时，显示图像及亮区边界，提示建议调整环境光源或调整被摄物体和相机的相对位置；当判断所述亮斑密度没有过大时，进行步骤6；步骤6、对亮斑区域进行填补，显示图像并标记处所填补的亮斑边界。