一種污點區(qū)域檢測方法
【專利摘要】本申請的實施方式提供了一種污點區(qū)域檢測方法。該方法包括：獲取拍攝設(shè)備拍攝的圖像；計算所述圖像各點的邊緣散焦度值，所述邊緣散焦度值反映圖像邊緣的模糊程度；比較計算得到的各點邊緣散焦度值與預(yù)設(shè)閾值的大小，將邊緣散焦度大于預(yù)設(shè)閾值的點確定為污點邊緣點；將污點邊緣點所在區(qū)域確定為污點區(qū)域。本申請實施方式提供的污點區(qū)域檢測方法利用污點散焦模糊現(xiàn)象的物理規(guī)律對污點區(qū)域?qū)崿F(xiàn)檢測，突破了傳統(tǒng)思維定勢，給出了一種檢測污點區(qū)域的全新路徑。
【專利說明】一種污點區(qū)域檢測方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明的實施方式涉及檢測【技術(shù)領(lǐng)域】，尤其涉及一種污點區(qū)域檢測方法。

【背景技術(shù)】
[0002] 圖像拍攝設(shè)備在使用過程中，常常會由于外界環(huán)境影響或人為因素作用等各種原 因在拍攝設(shè)備的入光面出現(xiàn)污點（區(qū)域），從而影響到拍攝設(shè)備獲取正確的圖像，甚至由此 引發(fā)出進一步的問題。比如，在計算機視覺識別系統(tǒng)中，如果拍攝設(shè)備的鏡頭上附著有污 點，將使獲取的圖像不真實、不完整，而計算機視覺識別系統(tǒng)會基于這種拍攝到的圖像進行 特征分析以實現(xiàn)各種具體的應(yīng)用，在特征分析時這種不真實、不完整的圖像將可能導(dǎo)致分 析錯誤，使應(yīng)用的正常運行受到影響，嚴重時甚至可能導(dǎo)致整個系統(tǒng)癱瘓。為此，需要一種 污點檢測技術(shù)來及時發(fā)現(xiàn)污點（區(qū)域），以便對污點采取清理措施，進而獲取到正確圖像。
[0003] 目前，已經(jīng)出現(xiàn)這種技術(shù)，該技術(shù)主要依靠污點在入光面中始終保持位置固定的 特點，采取多幀圖像進行差分分析的方法來識別污點區(qū)域。然而，這種技術(shù)存在較大的缺 點。比如，當拍攝設(shè)備用于拍攝包含有相對于拍攝設(shè)備位置固定的景象時，由于該景象也具 有位置不變的特點，采用上述"幀間差分分析法"將可能使該景象被當作污點識別出來，從 而導(dǎo)致污點區(qū)域檢測出現(xiàn)錯誤。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 為了解決上述問題，本申請實施例提供了一種污點區(qū)域檢測方法，以實現(xiàn)對污點 區(qū)域的檢測。
[0005] 本申請實施例提供的污點區(qū)域檢測方法包括：
[0006] 獲取拍攝設(shè)備拍攝的圖像；
[0007] 計算所述圖像的邊緣散焦度值，所述邊緣散焦度值反映圖像邊緣的模糊程度；
[0008] 比較計算得到的各點邊緣散焦度與預(yù)設(shè)閾值的大小，將邊緣散焦度值大于預(yù)設(shè)閾 值的點確定為污點邊緣點；
[0009] 將污點邊緣點所在區(qū)域確定為污點區(qū)域。
[0010] 優(yōu)選地，所述閾值為雙閾值，包括高閾值和低閾值，所述比較計算得到的各點邊緣 散焦度值與預(yù)設(shè)閾值的大小，將邊緣散焦度值大于預(yù)設(shè)閾值的點確定為污點邊緣點具體包 括：
[0011] 比較計算得到的各點邊緣散焦度與所述高閾值的大?。?br> [0012] 如果有邊緣散焦度值大于或等于高閾值的點，則將該邊緣散焦度值大于或等于高 閾值的點確定為污點邊緣點，且尋找該邊緣散焦度值大于或等于高閾值的點對應(yīng)的L鄰域 內(nèi)是否存在滿足如下關(guān)系的第一特定點：該第一特定點的邊緣散焦度值小于高閾值，且大 于或等于低閾值；如果存在，則將所述第一特定點確定為污點邊緣點。
[0013] 進一步優(yōu)選地，對所述圖像進行邊緣檢測，得到邊緣圖像B，所述邊緣圖像B中邊 緣點的值用第一預(yù)設(shè)值標識，非邊緣點的值用第二預(yù)設(shè)值標識；
[0014] 初始化污點候選邊緣圖Bi、B2，其中也=B2 = B ;
[0015] 比較各點的邊緣散焦度值與高閾值、低閾值的大小，如果邊緣散焦度值大于或等 于高閾值，則保留該點在污點候選邊緣圖像&中對應(yīng)點的值，否則，將該對應(yīng)點的值置為第 二預(yù)設(shè)值，形成高置信度的污點候選邊緣圖B n ;如果邊緣散焦度值大于或等于低閾值，則 保留該點在污點候選邊緣圖像B2中對應(yīng)點的值，否則，將該對應(yīng)點的值置為第二預(yù)設(shè)值，形 成低置信度的污點候選邊緣圖B 21 ;
[0016] 判斷污點候選邊緣圖Bn中值為第一預(yù)設(shè)值的各個點的L鄰域內(nèi)或者該各個點在 污點候選邊緣圖B 21中對應(yīng)點的L鄰域內(nèi)是否存在滿足下述關(guān)系的第一特定點：該第一特 定點在污點候選邊緣圖Bn中對應(yīng)的值為第二預(yù)設(shè)值，且在候選邊緣圖像B 21中對應(yīng)的值為 第一預(yù)設(shè)值；如果存在，則將該第一特定點在污點候選邊緣圖Bn中對應(yīng)的值置為第一預(yù)設(shè) 值，對該第一特定點進行上述判斷步驟，直至找不到滿足上述關(guān)系的點；
[0017] 將污點候選邊緣圖Bn中值為第一預(yù)設(shè)值的點確定為污點邊緣點；
[0018] 確定污點候選邊緣圖Bn中值為第一預(yù)設(shè)值的各點按L鄰域連接可形成邊緣線段 組的點的個數(shù)，將個數(shù)大于或等于二分之L的邊緣線段組所包含的點確定為污點邊緣點。
[0019] 優(yōu)選地，將污點邊緣點所在區(qū)域確定為污點區(qū)域具體包括：
[0020] 以所述污點邊緣點為種子點，尋找在該種子點的L鄰域內(nèi)滿足如下關(guān)系的第二特 定點：該第二特定點的灰度值和/或梯度值小于或等于所述種子點；將該第二特定點作為 新的種子點，執(zhí)行尋找步驟；當找不到滿足上述關(guān)系的點時止，形成的區(qū)域為污點區(qū)域；
[0021] 或者，
[0022] 計算各污點邊緣點之間的距離；將滿足預(yù)設(shè)距離閥值的污點邊緣點連通，形成閉 合輪廓，將該閉合輪廓確定為污點區(qū)域。
[0023] 進一步優(yōu)選地，根據(jù)所述污點區(qū)域的區(qū)域完整性和面積特征，完善污點區(qū)域，應(yīng)用 二值形態(tài)學操作填充圖像中的污點候選區(qū)域內(nèi)部的孔洞并剔除小面積的偽污點區(qū)域，得到 新的污點區(qū)域。
[0024] 優(yōu)選地，所述方法還包括：對確定的污點區(qū)域進行驗證，將通過驗證的污點區(qū)域確 定為最終的污點區(qū)域。
[0025] 進一步優(yōu)選地，所述對確定的污點區(qū)域進行驗證，將通過驗證的污點區(qū)域確定為 最終的污點區(qū)域具體包括：
[0026] 計算所述污點區(qū)域的灰度共生矩陣；
[0027] 根據(jù)灰度共生矩陣計算污點區(qū)域的對比度特征值，所述對比度特征值反映污點區(qū) 域的模糊程度；
[0028] 判斷所述對比度特征值是否小于預(yù)定對比度特征閥值，如果是，則將該污點區(qū)域 確定為最終的污點區(qū)域。
[0029] 進一步優(yōu)選地，所述對確定的污點區(qū)域進行驗證，將通過驗證的污點區(qū)域確定為 最終的污點區(qū)域具體包括：
[0030] 計算所述污點區(qū)域的灰度共生矩陣；
[0031] 根據(jù)灰度共生矩陣計算污點區(qū)域的相關(guān)性特征值，所述相關(guān)性特征值反映灰度共 生矩陣元素在行或列方向上的相似程度；
[0032] 判斷所述相關(guān)性特征值是否大于預(yù)定相關(guān)性特征閥值，如果是，則將該污點區(qū)域 確定為最終的污點區(qū)域。
[0033] 進一步優(yōu)選地，所述對確定的污點區(qū)域進行驗證，將通過驗證的污點區(qū)域確定為 最終的污點區(qū)域具體包括：
[0034] 計算所述污點區(qū)域的灰度共生矩陣；
[0035] 根據(jù)灰度共生矩陣計算污點區(qū)域的同質(zhì)性特征值，所述同質(zhì)性特征值反映灰度共 生矩陣中元素分布到對角線緊密程度；
[0036] 判斷所述同質(zhì)性特征值是否大于預(yù)定同質(zhì)性特征閥值，如果是，則將該污點區(qū)域 確定為最終的污點區(qū)域；
[0037] 進一步優(yōu)選地，所述對確定的污點區(qū)域進行驗證，將通過驗證的污點區(qū)域確定為 最終的污點區(qū)域具體包括：
[0038] 計算所述污點區(qū)域的灰度共生矩陣；
[0039] 根據(jù)灰度共生矩陣計算污點區(qū)域的對比度特征值、相關(guān)性特征值和同質(zhì)性特征 值，所述對比度特征值反映污點區(qū)域的模糊程度，所述相關(guān)性特征值反映灰度共生矩陣元 素在行或列方向上的相似程度，所述同質(zhì)性特征值反映灰度共生矩陣中元素分布到對角線 緊密程度；
[0040] 根據(jù)對比度特征值、相關(guān)性特征值和同質(zhì)性特征值按照如下公式計算融合特征參 數(shù)：
[0041]

【權(quán)利要求】
1. 一種污點區(qū)域檢測方法，其特征在于，該方法包括： 獲取拍攝設(shè)備拍攝的圖像； 計算所述圖像各點的邊緣散焦度值，所述邊緣散焦度值反映圖像邊緣的模糊程度； 比較計算得到的各點邊緣散焦度值與預(yù)設(shè)閾值的大小，將邊緣散焦度值大于預(yù)設(shè)閾值 的點確定為污點邊緣點； 將污點邊緣點所在區(qū)域確定為污點區(qū)域。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述閾值為雙閾值，包括高閾值和低閾 值，所述比較計算得到的各點邊緣散焦度值與預(yù)設(shè)閾值的大小，將邊緣散焦度值大于預(yù)設(shè) 閾值的點確定為污點邊緣點具體包括： 比較計算得到的各點邊緣散焦度值與所述高閾值的大小； 如果有邊緣散焦度值大于或等于高閾值的點，則將該邊緣散焦度值大于或等于高閾值 的點確定為污點邊緣點，且尋找該邊緣散焦度值大于或等于高閾值的點對應(yīng)的L鄰域內(nèi)是 否存在滿足如下關(guān)系的第一特定點：該第一特定點的邊緣散焦度值小于高閾值，且大于或 等于低閾值；如果存在，則將所述第一特定點確定為污點邊緣點。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，對所述圖像進行邊緣檢測，得到邊緣圖像 B，所述邊緣圖像B中邊緣點的值用第一預(yù)設(shè)值標識，非邊緣點的值用第二預(yù)設(shè)值標識； 初始化污點候選邊緣圖，其中也=B2 = B ; 比較各點的邊緣散焦度值與高閾值、低閾值的大小，如果邊緣散焦度值大于或等于高 閾值，則保留該點在污點候選邊緣圖像氏中對應(yīng)點的值，否則，將該對應(yīng)點的值置為第二預(yù) 設(shè)值，形成高置信度的污點候選邊緣圖B n ;如果邊緣散焦度值大于或等于低閾值，則保留 該點在污點候選邊緣圖像B2中對應(yīng)點的值，否則，將該對應(yīng)點的值置為第二預(yù)設(shè)值，形成低 置信度的污點候選邊緣圖B 21 ; 判斷污點候選邊緣圖Bn中值為第一預(yù)設(shè)值的各個點的L鄰域內(nèi)或者該各個點在污點 候選邊緣圖B21中對應(yīng)點的L鄰域內(nèi)是否存在滿足下述關(guān)系的第一特定點：該第一特定點在 污點候選邊緣圖B n中對應(yīng)的值為第二預(yù)設(shè)值，且在候選邊緣圖像B21中對應(yīng)的值為第一預(yù) 設(shè)值；如果存在，則將該第一特定點在污點候選邊緣圖B n中對應(yīng)的值置為第一預(yù)設(shè)值，對 該第一特定點進行上述判斷步驟，直至找不到滿足上述關(guān)系的點； 將污點候選邊緣圖Bn中值為第一預(yù)設(shè)值的點確定為污點邊緣點； 確定污點候選邊緣圖Bn中值為第一預(yù)設(shè)值的各點按L鄰域連接可形成邊緣線段組的 點的個數(shù)，將個數(shù)大于或等于二分之L的邊緣線段組所包含的點確定為污點邊緣點。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將污點邊緣點所在區(qū)域確定為污點 區(qū)域具體包括： 以所述污點邊緣點為種子點，尋找在該種子點的L鄰域內(nèi)滿足如下關(guān)系的第二特定 點：該第二特定點的灰度值和/或梯度值小于或等于所述種子點；將該第二特定點作為新 的種子點，執(zhí)行尋找步驟；當找不到滿足上述關(guān)系的點時止，形成的區(qū)域為污點區(qū)域； 或者，計算各污點邊緣點之間的距離；將滿足預(yù)設(shè)距離閥值的污點邊緣點連通，形成閉 合輪廓，將該閉合輪廓確定為污點區(qū)域。
5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述污點區(qū)域的區(qū)域完整性和面積 特征完善污點區(qū)域，應(yīng)用二值形態(tài)學操作填充圖像中污點區(qū)域內(nèi)部的孔洞并剔除小面積的 偽污點區(qū)域，得到新的污點區(qū)域。
6. 根據(jù)權(quán)利要求1至5中任何一項所述的方法，其特征在于，所述方法還包括： 對確定的污點區(qū)域進行驗證，將通過驗證的污點區(qū)域確定為最終的污點區(qū)域。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述對確定的污點區(qū)域進行驗證，將通過 驗證的污點區(qū)域確定為最終的污點區(qū)域具體包括： 計算所述污點區(qū)域的灰度共生矩陣； 根據(jù)灰度共生矩陣計算污點區(qū)域的對比度特征值，所述對比度特征值反映污點區(qū)域的 模糊程度； 判斷所述對比度特征值是否小于預(yù)定對比度特征閥值，如果是，則將該污點區(qū)域確定 為最終的污點區(qū)域。
8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述對確定的污點區(qū)域進行驗證，將通過 驗證的污點區(qū)域確定為最終的污點區(qū)域具體包括： 計算所述污點區(qū)域的灰度共生矩陣； 根據(jù)灰度共生矩陣計算污點區(qū)域的相關(guān)性特征值，所述相關(guān)性特征值反映灰度共生矩 陣元素在行或列方向上的相似程度； 判斷所述相關(guān)性特征值是否大于預(yù)定相關(guān)性特征閥值，如果是，則將該污點區(qū)域確定 為最終的污點區(qū)域。
9. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述對確定的污點區(qū)域進行驗證，將通過 驗證的污點區(qū)域確定為最終的污點區(qū)域具體包括： 計算所述污點區(qū)域的灰度共生矩陣； 根據(jù)灰度共生矩陣計算污點區(qū)域的同質(zhì)性特征值，所述同質(zhì)性特征值反映灰度共生矩 陣中元素分布到對角線的緊密程度； 判斷所述同質(zhì)性特征值是否大于預(yù)定同質(zhì)性特征閥值，如果是，則將該污點區(qū)域確定 為最終的污點區(qū)域。
10. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述對確定的污點區(qū)域進行驗證，將通 過驗證的污點區(qū)域確定為最終的污點區(qū)域具體包括： 計算所述污點區(qū)域的灰度共生矩陣； 根據(jù)灰度共生矩陣計算污點區(qū)域的對比度特征值、相關(guān)性特征值和同質(zhì)性特征值，所 述對比度特征值反映污點區(qū)域的模糊程度，所述相關(guān)性特征值反映灰度共生矩陣元素在行 或列方向上的相似程度，所述同質(zhì)性特征值反映灰度共生矩陣中元素分布到對角線的緊密 程度； 根據(jù)對比度特征值、相關(guān)性特征值和同質(zhì)性特征值按照如下公式計算融合特征參數(shù)：
式中：fea(r)為第r個污點區(qū)域的融合特征參數(shù)，Concrast(r)為第r個污點區(qū)域的對 比度特征值，Correlation (r)為第r個污點區(qū)域的相關(guān)性特征值，Homogeneity (r)第r個 污點區(qū)域的同質(zhì)性特征值； 根據(jù)融合特征參數(shù)建立如下模型并計算概率值：
其中：x = fea(r)，r = 1，2, 3···!?，r為第r個污點候選區(qū)域Qy λ為概率參數(shù)； 判斷所述概率值是否大于預(yù)設(shè)概率閥值，如果大于，則將該污點區(qū)域確定為最終污點 區(qū)域。
【文檔編號】G06T7/00GK104143185SQ201410291300
【公開日】2014年11月12日 申請日期:2014年6月25日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月25日
【發(fā)明者】劉威, 侯春雨, 張波, 袁淮 申請人:東軟集團股份有限公司