一种冷轧带钢表面图像自动融合方法

摘要

本发明提供一种冷轧带钢表面图像自动融合方法，分为图像拼接横移数组的确定和在线图像融合两个阶段：图像拼接横移数组的确定方法为：通过图像采集、提取背景图片和嵌入图片、图像剪切、图像增强、计算拼接横移量及生成图像拼接横移数组，最终生成拼接横移数组，n为单面相机个数。实际系统运行时在线图像融合方法为：通过图像采集、提取背景图片和嵌入图片、图像拼接、图像融合，直到所有相机图像被拼接融合。本发明针对线扫描相机设计，工作可靠，算法简单，易于实现，处理效果好，运行速度快；可较简单的实现突出图像特征的目的，较好的保留原图图像特征，适用于工业生产运行环境和计算机及单片机等各种计算设备。

主权项

1.一种冷轧带钢表面图像自动融合方法，其特征在于，分为图像拼接横移数组的确定和在线图像融合两个阶段，图像拼接横移数组的确定方法及步骤为：（1）图像采集：通过线扫描相机采集实时带钢同步图像，要求图像尺寸相同，按相机摆放顺序组成上下表面图像队列f_U(x,y)_i(i=1…n_U)和f_D(x,y)_i(i=1…n_D)；其中n_U和n_D分别为上下表面相机个数；（2）提取背景图片和嵌入图片：对于上下表面采取同样的方式提取背景图片和嵌入图片，背景图片为f(x,y)_j嵌入图片为f(x,y)_j+1其中j从1开始，且j＜单面相机个数；（3）图像剪切：分析前初步估计背景图片和嵌入图片的重叠区域位置，各自向非重叠区扩展一定尺寸，将剩余非重叠区剪切掉；（4）图像增强：首先对背景图片和嵌入图片进行中值滤波；然后对背景图片和嵌入图片上每一纵列使用直方图均衡化方法形成待分析的背景图片和嵌入图片；（5）计算拼接横移量：首先采用SURF算法分别计算背景图片和嵌入图片的特征点及其8×8维的描述单元；再进行特征点匹配，其中描述单元的匹配采用最短距离法，同时要求匹配上的特征点描述单元最短匹配距离要小于1/2的次短匹配距离；然后根据匹配上的特征点计算两图像的拼接横移量H_i，即两图像的重叠尺寸；（6）生成图像拼接横移数组：重复步骤（2）-（5），最终生成拼接横移数组H_i(i=1……n-1)，n为单面相机个数；实际系统运行时在线图像融合方法及步骤如下：（1）图像采集：方法如确定图像拼接横移数组方法步骤（1），不同的是，此时对每台相机采集连续图像，持续形成上下表面图像队列；（2）提取背景图片和嵌入图片：对于上下表面采取同样的方式提取背景图片和嵌入图片，背景图片为$\mathrm{BG}{(x,y)}_j\left\{\begin{array}{c}j=1,\mathrm{BG}{(x,y)}_l=f{(x,y)}_l\\ j>1,\mathrm{BG}{(x,y)}_j=\mathrm{MI}{(x,y)}_{j-1}\end{array}\right.$嵌入图片为f(x,y)_j+1其中j从1开始，且j＜单面相机个数，MI(x,y)_j为拼接融合后过程图像；（3）图像拼接：首先提取对应相机的图像拼接横移量H_i并创建初始过程图像MI(x,y)_j，x_max=x_max(背景图像)+x_max(嵌入图像)-H_i，y_max等同背景图片和嵌入图片；然后进行图像拼接，此时拼接后过程图像MI(x,y)_j为：（4）图像融合：按如下方法生成融合图像RH(x,y)_j；灰度偏移量其中，f_BG-OV(x,y)_j为背景图像上与嵌入图像重叠的部分，f_EM-OV(x,y)_j为嵌入图像上与背景图像重叠的部分，AVG_BG-OV与SDV_BG-OV分别为背景图像重叠部分的灰度平均值和标准差，AVG_EM-OV与SDV_EM-OV分别为嵌入图像重叠部分的灰度平均值和标准差，AVG_OV(x,y)为背景图像和嵌入图像重叠的部分综合灰度平均值；然后计算融合后过程图像，方法如下：（5）重复步骤（2）-（4），直到所有相机图像被拼接融合。