一种基于GAP预测器和自适应遗传算法环焊焊缝边缘提取方法

摘要

本发明公布了一种基于GAP预测器和自适应遗传算法环焊焊缝边缘提取方法，旨在提供一种在弧光、飞溅以及烟尘等若干因素干扰环境下提取出准确、清晰的环焊焊缝边缘的方法，步骤如下：(1)对环焊焊缝原始图像进行预处理，包括灰度化、增强滤波等处理；(2)利用GAP预测器模板，对环焊焊缝预处理后图像，生成误差图像E(i,j)；(3)对误差图像E(i,j)，采用自适应遗传算法与传统OTSU法相结合，得到最佳阈值T；(4)根据最佳阈值T，对误差图像E(i,j)进行焊缝边缘分类，提取清晰、准确的环焊焊缝图像边缘。

主权项

一种基于GAP预测器和自适应遗传算法环焊焊缝边缘提取方法，其特征在于步骤如下：(1)对环焊焊缝原始图像进行预处理，包括灰度化、增强滤波等处理；(2)对环焊焊缝预处理后的图像，基于GAP预测器模板，生成误差图像E；(2.1)设I(i,j)为原像素值，计算垂直和水平方向的梯度dv和dh；(2.2)计算预测像素值I'(i,j)，即根据dv和dh差值，判断图像中边缘幅值和方向,然后依据一些经验阈值来判断水平或者垂直边缘的出现，最后根据水平或垂直边缘的变化程度，适当选取相邻像素的权重，计算出该预测像素值；(2.3)令预测误差为E(i,j)，即E(i,j)＝|I(i,j)‑I′(i,j)|，即可以得到误差图像E；(3)对误差图像E，采用自适应遗传算法与传统OTSU法相结合，得到最佳阈值T；(4)按此最佳阈值T对误差图像E进行区域分类，如果E(i,j)值大于T，则该点为边缘点，用“1”做标记；否则该点为非边缘点，用“0”做标记，最终获得环焊焊缝边缘图像。