專利名稱：：礦石圖像分割方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種，尤其涉及一種礦石圖像分割方法。
背景技術(shù)：
：對礦業(yè)企業(yè)傳送帶上輸送的礦石圖像進(jìn)行分割，得到礦石粒度分布，對于破碎設(shè)備和磨礦設(shè)備節(jié)能降耗，提高生產(chǎn)效率有重要意義。傳送帶上輸送的礦石經(jīng)常處于高粉塵污染環(huán)境，自然光導(dǎo)致圖像的顏色及亮度差異巨大，且在礦石周圍形成陰影。礦石堆積，塊度差異巨大，形態(tài)呈現(xiàn)沒有規(guī)律的多面體，幾何信息對礦石的分割作用有限。整幀圖像中幾乎沒有背景信息，顏色信息難以區(qū)分礦石。礦石表面凸凹不同，石頭內(nèi)部形成多條不規(guī)則棱，紋理信息對礦石分割也不靈敏。單一的顏色、紋理特征不能較好的分割礦石圖像。礦石圖像處理的難點是從復(fù)雜圖像中劃分出不同的目標(biāo)，由于礦石有著不規(guī)則的形狀和粗糙的表面，最難和最重要的工作是準(zhǔn)確描繪礦石的邊緣。現(xiàn)有技術(shù)中采用以下方法對礦石圖像進(jìn)行分割基于閾值的方法是常用的礦石圖像分割方法，即采用灰度閾值將礦石和背景分為白黑二值圖像，依此實現(xiàn)對礦石的分割。但傳送帶上礦石重疊堆積，閾值分割后的二值圖像中多處相鄰或堆積的礦石連接在一起，單一的閾值方法難以獲得理想的分割效果；基于紋理的分割方法是礦石分割的另一途徑，但礦石內(nèi)部由于物質(zhì)含量不同及爆破導(dǎo)致的凸凹不平，使一塊礦石內(nèi)部的紋理有很大差異；梯度變換也用于圖像的邊緣提取，同樣由于礦石內(nèi)部顏色及紋理的梯度變化率并不弱于礦石邊緣，不適用于傳送帶上礦石的分割；分水嶺算法適用于待分割目標(biāo)邊緣清晰的圖像，且對于噪聲沒有識別能力。對于內(nèi)部紋理和顏色不均勻的礦石，將一塊石頭分為若干塊，導(dǎo)致嚴(yán)重的過分割問題。但對于顏色及紋理近似且位置相鄰的礦石，分割結(jié)果將數(shù)塊礦石連接在一起，導(dǎo)致嚴(yán)重的欠分割。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的是提供一種能對礦石圖像進(jìn)行準(zhǔn)確、有效分割的礦石圖像分割方法。本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實現(xiàn)的本發(fā)明的礦石圖像分割方法，首先對礦石掃描圖像，包括步驟A、將所掃描的圖像進(jìn)行自適應(yīng)二值化處理，將圖像中的每一個像素的灰度值與設(shè)定閾值進(jìn)行比較；若該像素的灰度值小于設(shè)定的閾值則二值化為灰度值為0的背景像素；若該像素的灰度值大于或等于設(shè)定的閾值則二值化為灰度值為1的目標(biāo)像素；B、將步驟A處理后的二值圖像灰度化，每個背景像素的灰度值仍然為0，每個目標(biāo)像素的灰度值為該像素與距其最近的背景像素的距離，生成距離灰度圖像；C、對所述距離灰度圖像進(jìn)行重構(gòu)，將上述的距離灰度圖像的灰度值整體下降設(shè)定的值，將下降后的圖像中的灰度值非O的像素向上生長至下降前的距離灰度圖像，形成多個獨立的目標(biāo)區(qū)域；D、對步驟C重構(gòu)后的圖像的每一個獨立的目標(biāo)區(qū)域保留一個灰度值最高的區(qū)域作為種子區(qū)域；E、進(jìn)行圖像分割，將每一個種子區(qū)域作為生長的起點向外生長，得到礦石分割后的圖像。由上述本發(fā)明提供的技術(shù)方案可以看出，本發(fā)明所述的礦石圖像分割方法，由于首先采用自適應(yīng)閾值法對傳送帶上礦石圖像進(jìn)行二值化處理；然后對二值化圖像進(jìn)行距離灰度變化，將圖像中背景像素的顏色為黑保持不變，目標(biāo)像素的灰度值變換為與目標(biāo)邊界的最小距離，使每個礦石目標(biāo)的中心像山峰一樣聳立，礦石粘連處像素值低于礦石中心像素值；之后將距離圖像所有像素灰度值整體下降，使礦石粘連處變?yōu)楸尘埃姑總€目標(biāo)獨立開；再通過對距離圖像重構(gòu)去除每個目標(biāo)的最高峰處的凸凹，使之成為一個平臺區(qū)域，并表示為礦石的種子區(qū)域；記錄每個種子區(qū)域的邊緣，種子區(qū)域的邊緣并行向外生長以到達(dá)每個礦石目標(biāo)的邊界處。能對礦石圖像進(jìn)行準(zhǔn)確、有效分割。圖1為本發(fā)明的具體實施例中對圖像自適應(yīng)二值化的兩個正方形模板的示意圖；圖2為本發(fā)明的具體實施例中對圖像種子區(qū)域定位的示意圖。具體實施例方式本發(fā)明的礦石圖像分割方法，其較佳的具體實施方式是首先對礦石掃描圖像，包括步驟A、將所掃描的圖像進(jìn)行自適應(yīng)二值化處理，將圖像中的每一個像素的灰度值與設(shè)定閾值進(jìn)行比較；若該像素的灰度值小于設(shè)定的閾值則二值化為灰度值為0的背景像素；若該像素的灰度值大于或等于設(shè)定的閾值則二值化為灰度值為1的目標(biāo)像素；B、將步驟A處理后的二值圖像灰度化，每個背景像素的灰度值仍然為0，每個目標(biāo)像素的灰度值為該像素與距其最近的背景像素的距離，生成距離灰度圖像；C、對所述距離灰度圖像進(jìn)行重構(gòu)，將上述的距離灰度圖像的灰度值整體下降設(shè)定的值，將下降后的圖像中的灰度值非O的像素向上生長至下降前的距離灰度圖像，形成多個獨立的目標(biāo)區(qū)域；D、對步驟C重構(gòu)后的圖像的每一個獨立的目標(biāo)區(qū)域保留一個灰度值最高的區(qū)域作為種子區(qū)域；E、進(jìn)行圖像分割，將每一個種子區(qū)域作為生長的起點向外生長，得到礦石分割后的圖像。所述的步驟A中，對圖像進(jìn)行自適應(yīng)二值化處理可以包括以下方法(也可以采用其它的方法)以圖像中的每一個像素為中心在圖像中做出大、小兩個正方形模板，求小、大兩個正方形模板內(nèi)像素的灰度平均值作為設(shè)定的閾值；當(dāng)該像素的灰度值大于或等于任一個正方形模板內(nèi)像素的灰度平均值時，則該像素二值化為l，作為目標(biāo)像素；當(dāng)該像素的灰度值同時小于兩個正方形模板內(nèi)像素的灰度平均值，則該像素二值化為0，作為背景像素。大、小兩個正方形模板的大小可以根據(jù)礦石的粒度分布情況選擇，如大模板為151X151，小模板為95X95;或，大模板為95X95，小模板為25X25?；蜻x用其它的值。所述的步驟B中，生成距離灰度圖像的方法可以包括(也可以采用其它的方法)對二值圖像中的每一個目標(biāo)像素，以其為中心在二值圖像中作一個5X5模板，對二值圖像進(jìn)行兩次掃描，并分別采用表1所示的倒角模板一和表2所示的倒角模板二進(jìn)行處理，具體包括首先，從上到下、從左到右進(jìn)行第一次掃描，采用倒角模板一處理，將以目標(biāo)像素為中心的5X5模板中的非零像素與倒角模板一對應(yīng)位置的非零像素進(jìn)行加和，5X5模板中零像素的值仍然為零，沒得到相加的1像素的值也為0，取相加后5X5模板中的非零最小值為該目標(biāo)像素的灰度值；然后，將上述第一次掃描處理后的圖像再從下到上、從右到左進(jìn)行第二次掃描，采用倒角模板二進(jìn)行如上述第一次掃描相同的處理，得到該目標(biāo)像素的處理后的灰度值；表1表2<table>tableseeoriginaldocumentpage6</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage7</column></row><table>所述的步驟E中，所述種子區(qū)域向外生長時，礦石邊界停止條件可以包括以下一項或多項(也可以采用其它的邊界停止條件)如果遇到其它種子區(qū)域像素，則把其前一個像素標(biāo)記為邊界；如果遇到灰度梯度變化率較大的像素，則此像素暫時停止生長，并根據(jù)鄰居像素的情況決定繼續(xù)生長還是永久停止如果左右鄰居像素繼續(xù)向外生長，則此像素繼續(xù)向外生長；如果左右鄰居像素已經(jīng)停止，則該像素必須停止；將停止的像素點逐一連接，即得到礦石圖像分割結(jié)果。本發(fā)明首先采用自適應(yīng)閾值法對傳送帶上礦石圖像進(jìn)行二值化處理，由于礦石內(nèi)部粗糙不平，采用比一般濾波方法大得多的模板。目標(biāo)個數(shù)較多，且塊度大小差異很大，采用兩個并行的大小不一的模板分別檢測大塊和小塊礦石。對二值化圖像進(jìn)行距離變化，將圖像中背景像素的顏色為黑保持不變，目標(biāo)像素的灰度值變換為與目標(biāo)邊界的最小距離，使每個礦石目標(biāo)的中心像山峰一樣聳立，礦石粘連處像素值低于礦石中心像素值。將距離圖像所有像素灰度值整體下降，目的在于使礦石粘連處變?yōu)楸尘?，使每個目標(biāo)獨立開。通過對距離圖像重構(gòu)去除每個目標(biāo)的最高峰處的凸凹，使之成為一個平臺區(qū)域，并表示為礦石的種子區(qū)域。記錄每個種子區(qū)域的邊緣，種子區(qū)域的邊緣并行向外生長以到達(dá)每個礦石目標(biāo)的邊界處。由于礦石圖像受攝像器材質(zhì)量和光源影響很大，且現(xiàn)場污染程度高，傳送帶運動速度快，礦石圖像的亮度和清晰度差別很大，礦石的品種和粒度差異較大。本發(fā)明首先實現(xiàn)礦石的位置標(biāo)定，并獲得準(zhǔn)確的礦石邊界，能對不同光源、不同品種、不同環(huán)境下的圖像能夠自適應(yīng)處理；并能夠區(qū)分粉末和礦石區(qū)域，并去除圖像中的噪聲，提高參照圖像與鄰域像素的顏色和紋理信息對圖像進(jìn)行濾波處理。下面通過具體實施例對本發(fā)明進(jìn)行詳細(xì)的描述將攝像機(jī)安裝在傳送帶上方的封閉箱子里，在箱子下方有透明窗口以便攝像機(jī)拍攝，箱子的高度可以調(diào)節(jié)，設(shè)定攝像機(jī)的采樣頻率，每幀圖像均作如下處理1、圖像自適應(yīng)二值化如圖1所示，掃描圖像f(x，y)，對每個像素Pi進(jìn)行二值化，具體包括首先，以像素Pi為中心在圖像中做出兩個正方形模板，模板大小與礦石粒度相關(guān)，如果存在大礦石(面積到達(dá)圖像面積的5%左右)，則大模板為151X151，小模板為95X95。如果沒有如此大的礦石，則大模板為95X95，小模板為25X25。然后，求小大兩個正方形模板內(nèi)像素的灰度平均值，分別為Grayl和Gray2。之后，對像素逐點進(jìn)行二值化圖像中像素Pi的灰度值大于Grayl或者大于Gray2，則像素Pi二值化為l，作為目標(biāo)像素。像素Pi的灰度值同時小于Grayl和Gray2，則像素Pi二值化為O，作為背景像素。2、二值圖像灰度化二值圖像再灰度化，每個背景像素的灰度值仍然為0，目標(biāo)像素的灰度值為該像素與距其最近的背景像素的距離，生成距離灰度圖像。具體包括對二值圖像中的每一個目標(biāo)像素x，以其為中心在二值圖像中作一個5X5模板。對二值圖像進(jìn)行兩次掃描，采用如表1、表2所示的一對倒角模板對二值圖像進(jìn)行處理，且僅處理目標(biāo)像素。首先，從上到下、從左到右進(jìn)行第一次掃描，采用如圖2a所示的倒角模板一處理，將目標(biāo)像素x為中心的5X5模板的非零像素和倒角模板一對應(yīng)位置的非零像素進(jìn)行加和，5X5模板中零像素的值仍然為零，沒得到相加的1像素的值也為O，取相加后5X5模板的非零最小值為像素x的灰度值；然后，將上述第一次掃描處理后的圖像再從下到上、從右到左進(jìn)行第二次掃描，采用如圖2b所示的倒角模板二進(jìn)行如上述第一次掃描相同的處理。得到像素x的處理后的灰度值。3、距離灰度圖像重構(gòu)重構(gòu)過程建立在距離變換的基礎(chǔ)上，上述的距離灰度圖像將每個目標(biāo)變換為山峰形態(tài)。由于礦石內(nèi)部顏色和紋理不均勻，有的礦石頂部存在多個峰頭。為了盡可能去掉多余的峰，以免后續(xù)圖像出現(xiàn)過分割，故進(jìn)行重構(gòu)變換。使每個目標(biāo)容易保留一個種子區(qū)域。如圖2所示，將距離灰度圖像g自頂部下降h值得到圖像f。f圖像中的任一非零像素x以其八鄰域的最大像素值F8-max(x)取代其原來灰度值f(x)的方式向上生長，像素x長到g圖像的邊緣處，即停止生長，不能長出g圖像的邊界外，即f(x)<=g(x)。所有非零像素均停止生長時，即獲得重構(gòu)圖像。4、圖像種子區(qū)域定位首先，找到上述重構(gòu)圖像的最高灰度值grayMax，其所轄區(qū)域存放在Regmax，此為最重要的候選種子區(qū)域。之后，從最大灰度值逐漸降低灰度值，尋找后續(xù)種子區(qū)域，灰度下降h=0.15grayMax，灰度值i(i>=grayMax-h)，所轄區(qū)域存放在Regi。若Regi區(qū)域邊緣像素的灰度值大于其外圍邊緣的灰度值，則保留為一個候選種子，否則去除。然后，如果要求每個區(qū)域只保留一個種子點，當(dāng)對圖像灰度值從高到低掃描時，兩個區(qū)域的距離小于設(shè)定的閾值時，灰度值低的區(qū)域去掉。最后，重構(gòu)圖像的每一個獨立的目標(biāo)區(qū)域僅保留一個灰度值最高的區(qū)域作為種子區(qū)域。5、圖像分割將種子區(qū)域作為生長的起點向外生長，即將種子區(qū)域的邊界像素組織到一個集合中，集合分割為上下兩條曲線，分別向上下兩個方向生長。區(qū)域生長在原始圖像中進(jìn)行，礦石邊界停止條件為如果遇到其它種子區(qū)域像素，則把其前一個像素標(biāo)記為邊界；如果遇到灰度梯度變化率較大的像素，暫時停止生長，如果左右像素繼續(xù)向外生長，則此像素根據(jù)鄰居像素的情況決定繼續(xù)生長還是永久停止，如果像素的左右鄰居已經(jīng)停止，則此像素必須停止；將停止的像素點逐一連接，即得到礦石圖像分割結(jié)果。以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本
技術(shù)領(lǐng)域：
的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。權(quán)利要求一種礦石圖像分割方法，首先對礦石掃描圖像，其特征在于，包括步驟A、將所掃描的圖像進(jìn)行自適應(yīng)二值化處理，將圖像中的每一個像素的灰度值與設(shè)定閾值進(jìn)行比較；若該像素的灰度值小于設(shè)定的閾值則二值化為灰度值為0的背景像素；若該像素的灰度值大于或等于設(shè)定的閾值則二值化為灰度值為1的目標(biāo)像素；B、將步驟A處理后的二值圖像灰度化，每個背景像素的灰度值仍然為0，每個目標(biāo)像素的灰度值為該像素與距其最近的背景像素的距離，生成距離灰度圖像；C、對所述距離灰度圖像進(jìn)行重構(gòu)，將上述的距離灰度圖像的灰度值整體下降設(shè)定的值，將下降后的圖像中的灰度值非0的像素向上生長至下降前的距離灰度圖像，形成多個獨立的目標(biāo)區(qū)域；D、對步驟C重構(gòu)后的圖像的每一個獨立的目標(biāo)區(qū)域保留一個灰度值最高的區(qū)域作為種子區(qū)域；E、進(jìn)行圖像分割，將每一個種子區(qū)域作為生長的起點向外生長，得到礦石分割后的圖像。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的礦石圖像分割方法，其特征在于，所述的步驟A包括以圖像中的每一個像素為中心在圖像中做出大、小兩個正方形模板，求小、大兩個正方形模板內(nèi)像素的灰度平均值作為設(shè)定的閾值；當(dāng)該像素的灰度值大于或等于任一個正方形模板內(nèi)像素的灰度平均值時，則該像素二值化為l，作為目標(biāo)像素；當(dāng)該像素的灰度值同時小于兩個正方形模板內(nèi)像素的灰度平均值，則該像素二值化為O，作為背景像素。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的礦石圖像分割方法，其特征在于，所述的步驟B包括對二值圖像中的每一個目標(biāo)像素，以其為中心在二值圖像中作一個5X5模板，對二值圖像進(jìn)行兩次掃描，并分別采用表1所示的倒角模板一和表2所示的倒角模板二進(jìn)行處理，具體包括首先，從上到下、從左到右進(jìn)行第一次掃描，采用倒角模板一處理，將以目標(biāo)像素為中心的5X5模板中的非零像素與倒角模板一對應(yīng)位置的非零像素進(jìn)行加和，5X5模板中零像素的值仍然為零，沒得到相加的1像素的值也為0，取相加后5X5模板中的非零最小值為該目標(biāo)像素的灰度值；然后，將上述第一次掃描處理后的圖像再從下到上、從右到左進(jìn)行第二次掃描，采用倒角模板二進(jìn)行如上述第一次掃描相同的處理，得到該目標(biāo)像素的處理后的灰度值；表l<table>tableseeoriginaldocumentpage2</column></row><table><table>tableseeoriginaldocumentpage3</column></row><table>4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的礦石圖像分割方法，其特征在于，所述的步驟E中，所述種子區(qū)域向外生長時，礦石邊界停止條件包括以下一項或多項如果遇到其它種子區(qū)域像素，則把其前一個像素標(biāo)記為邊界；如果遇到灰度梯度變化率較大的像素，則此像素暫時停止生長，并根據(jù)鄰居像素的情況決定繼續(xù)生長還是永久停止如果左右鄰居像素繼續(xù)向外生長，則此像素繼續(xù)向外生長；如果左右鄰居像素已經(jīng)停止，則該像素必須停止；將停止的像素點逐一連接，即得到礦石圖像分割結(jié)果。5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的礦石圖像分割方法，其特征在于，所述的大、小兩個正方形模板分別為大模板為151X151，小模板為95X95;或，大模板為95X95，小模板為25X25。全文摘要本發(fā)明公開了一種礦石圖像分割方法，首先采用自適應(yīng)閾值法對傳送帶上礦石圖像進(jìn)行二值化處理；然后對二值化圖像進(jìn)行距離灰度變化，將圖像中背景像素的顏色為黑保持不變，目標(biāo)像素的灰度值變換為與目標(biāo)邊界的最小距離，使每個礦石目標(biāo)的中心像山峰一樣聳立，礦石粘連處像素值低于礦石中心像素值；之后將距離圖像所有像素灰度值整體下降，使礦石粘連處變?yōu)楸尘埃姑總€目標(biāo)獨立開；再通過對距離圖像重構(gòu)去除每個目標(biāo)的最高峰處的凸凹，使之成為一個平臺區(qū)域，并表示為礦石的種子區(qū)域；記錄每個種子區(qū)域的邊緣，種子區(qū)域的邊緣并行向外生長以到達(dá)每個礦石目標(biāo)的邊界處。能對礦石圖像進(jìn)行準(zhǔn)確、有效分割。文檔編號G06T7/00GK101710424SQ200910243048公開日2010年5月19日申請日期2009年12月22日優(yōu)先權(quán)日2009年12月22日發(fā)明者劉冠洲,張國英,楊晨,沙蕓,牟春潔,王蘭莎,王剛申請人:中國礦業(yè)大學(xué)(北京)