网绳结构的图像交叉点提取方法技术

一种网绳结构的图像交叉点提取方法，采用双滤波器判定网绳结构图像中的交叉点和非交叉点；利用其中一个滤波器判定斜率为正的方向的网绳纹理，记为正模板，另一个滤波器判定斜率为负的方向的网绳纹理，记为负模板，当上述两个滤波器在同一像素点处的响应值都超过预定阙值时,即判定在斜率为正的方向和斜率为负的方向都存在网绳纹理，从而得出该像素点处为交叉点坐标；通过校正交叉点坐标、提取最优交叉点和剔除重复最优交叉点操作最终得到比较理想的交叉点位置，从而为后续的网绳状态判断提供了基础。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理的
,具体说是一种。
技术介绍
货物装载加固是保证铁路运行安全和货物安全的重要措施。由于列车运行是在动态状态F的，如果装载加固不良则会产生货物移动、滚动、倾覆或者坠落、倒塌现象，甚至导致列车颠覆。用敞车运输货物时，装载加固网绳作为车厢最外层最重要的安全防护手段，在列车高速运行中十分容易出现装载异常等安全隐患。现阶段对于装载加固篷布绳网的检测识别只能通过人眼进行检测,所以不仅工作量大，并且由于构成安全网的网绳密集分布以及篷布复杂背景的影响，导致很容易出现漏检。考虑网绳纹理在交叉处(近似X形状分布)和非交叉处(其他形状分布)有明显的几何形状差异，因此采用双滤波器的匹配算法以判定交叉点和非交叉点。使用一个滤波器判定斜率为正的方向的网绳纹理,记为正模板,另一个滤波器判定斜率为负的方向的网绳纹理，记为负模板。一个像素点处只有当正负两个滤波器的响应值都超过一定的阈值时，即斜率为正的方向和斜率为负的方向都明显存在网绳纹理,才判定此像素点可能为交叉点。由于一个交叉点处可以有相邻的多个像素点符合判定标准,所以为了避免重复出现的交叉点影响后期的网绳纹理重建算法,需要在^-个网绳纹理交叉处只提取--个最优的交叉点。另外，由于网绳纹理交叉处有时呈现“哑铃状”、结构不完整等情况，所以直接提取的交叉点一般不在标准位置,而是有一定程度的偏移，并且有些交叉点的偏移比较严重，这对判断两个交叉点是否邻接的运算造成比较严重的影响，所以必须确定出交叉点的标准位置。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是提供一种。本专利技术为解决公知技术中存在的技术问题所采取的技术方案是: 本专利技术的，采用双滤波器判定网绳结构图像中的交叉点和非交叉点；利用其中一个滤波器判定斜率为正的方向的网绳纹理，记为正模板，另一个滤波器判定斜率为负的方向的网绳纹理,记为负模板，当上述两个滤波器在同一像素点处的响应值都超过预定阙值时，即判定在斜率为正的方向和斜率为负的方向都存在网绳纹理，从而得出该像素点处为交叉点坐标；其特征在于:提取交叉点的步骤如下: A、校正交叉点坐标； a、输入单像素宽度的网绳纹理图片； b、检查像素点P是否为网绳检测点，如是则进入下一步骤的判断,否则跳过像素点P遍历下一个像素点； C、以像素点P为中心,定义校正区域JZ，统计校正区域JZ内满足模板对匹配条件的像素点个数N和像素点序列V,当像素点个数N大于预设值时进入下一步骤,否则跳过像素点P遍历F—个像素点； d、计算像素点序列V的中值Q,记为像素点P校正之后的坐标； e、计算中值Q周围3x3大小的8个领域内是否存在网绳检测点,如果存在，则变更记录中值Q为对应于像素点P的预选交叉点Q,否则认为中值Q是野点而丢弃； f、根据已得的预选交叉点Q输出预选交叉点标记矩阵； B、提取最优交叉点: g、遍历计算预选交叉点Q在以其自身为中心的校正区域JZ内满足匹配模板对的像素点个数N ； h、以预选交叉点Q为中心，定义优化区域YH，统计优化区域YH内最大的N值Nmax，然后保留与Nmax值一样大的预选交叉点，剔除比Nmax值小的预选交叉点，即得到优化区域YH内最优的预选交叉点R，剔除了次优的预选交叉点； 1、根据最优的预选交叉点R输出最优预选交叉点标记矩阵； C、剔除重复最优交叉点: j、统计最优交叉点R周围3x3大小的8个领域内重复最优交叉点的数量M ；k、以R为中心,定义查重区域CC，统计查重区域CC内最大的M值Mmax,然后保留与Mmax值--样大的最优交叉点,剔除比Mmax值小的最优交叉点，即得到查重区域CC内最优交叉点分布最密集的区域MJ，而剔除了次密集的区域； 1、计算MJ区域内重复最优交叉点序列的中值，便为最终计算得到的唯一最优的交叉占.m、输出交叉点最终提取结果。本专利技术还可以采用以下技术措施: 所述的步骤c中，以像素点P为中心，定义9x9大小的像素区域为校正区域JZ。所述的步骤c中，当像素点个数NM I时进入步骤d,否则跳过像素点P遍历下一个像素点。所述的步骤g中，以预选交叉点Q为中心的校正区域JZ为9x9大小的像素区域。所述的步骤h中，以预选交叉点Q为中心，定义9x9大小的像素区域为优化区域YH0所述的步骤k中以R为中心,定义5x5大小的像素区域为查重区域CC。本专利技术具有的优点和积极效果是: 本专利技术的，通过校正交叉点坐标、提取最优交叉点和剔除重复最优交叉点操作最终得到比较理想的交叉点位置,从而为后续的网绳状态判断提供了基础。【附图说明】图1是本专利技术的中正负模板对示意图； 图2是本专利技术的中单像素宽度的网绳纹理示意图； 图3是本专利技术的中预选交叉点标记矩阵的示意图； 图4是本专利技术的中最优预选交叉点标记矩阵的示意图；图5是本专利技术的中交叉点最终提取结果的示意图。【具体实施方式】以下参照附图及实施例对本专利技术进行详细的说明。本专利技术的,采用双滤波器判定网绳结构图像中的交叉点和非交叉点；利用其中一个滤波器判定斜率为正的方向的网绳纹理，记为正模板，另一个滤波器判定斜率为负的方向的网绳纹理,记为负模板，图1是上述正负模板对的示意图，当上述两个滤波器在同一像素点处的响应值都超过预定阙值10时，即判定在斜率为正的方向和斜率为负的方向都存在网绳纹理，从而得出该像素点处为交叉点坐标；其特征在于:提取交叉点的步骤如下: A、校正交叉点坐标； a、输入单像素宽度的网绳纹理图片,单像素宽度的网绳纹理示意图如图2所示； b、检查当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种网绳结构的图像交叉点提取方法，采用双滤波器判定网绳结构图像中的交叉点和非交叉点；利用其中一个滤波器判定斜率为正的方向的网绳纹理，记为正模板，另一个滤波器判定斜率为负的方向的网绳纹理，记为负模板，当上述两个滤波器在同一像素点处的响应值都超过预定阙值时,即判定在斜率为正的方向和斜率为负的方向都存在网绳纹理，从而得出该像素点处为交叉点坐标；其特征在于：提取交叉点的步骤如下：A、校正交叉点坐标；a、输入单像素宽度的网绳纹理图片；b、检查像素点P是否为网绳检测点，如是则进入下一步骤的判断，否则跳过像素点P遍历下一个像素点；c、以像素点P为中心，定义校正区域JZ，统计校正区域JZ内满足模板对匹配条件的像素点个数N和像素点序列V，当像素点个数N大于预设值时进入下一步骤，否则跳过像素点P遍历下一个像素点；d、计算像素点序列V的中值Q，记为像素点P校正之后的坐标；e、计算中值Q周围3x3大小的8个领域内是否存在网绳检测点，如果存在，则变更记录中值Q为对应于像素点P的预选交叉点Q，否则认为中值Q是野点而丢弃；f、根据已得的预选交叉点Q输出预选交叉点标记矩阵；B、提取最优交叉点：g、遍历计算预选交叉点Q在以其自身为中心的校正区域JZ内满足匹配模板对的像素点个数N；h、以预选交叉点Q为中心，定义优化区域YH，统计优化区域YH内最大的N值Nmax，然后保留与Nmax值一样大的预选交叉点，剔除比Nmax值小的预选交叉点，即得到优化区域YH内最优的预选交叉点R，剔除了次优的预选交叉点；i、根据最优的预选交叉点R输出最优预选交叉点标记矩阵；    C、剔除重复最优交叉点：j、统计最优交叉点R周围3x3大小的8个领域内重复最优交叉点的数量M；k、以R为中心，定义查重区域CC，统计查重区域CC内最大的M值Mmax，然后保留与Mmax值一样大的最优交叉点，剔除比Mmax值小的最优交叉点，即得到查重区域CC内最优交叉点分布最密集的区域MJ，而剔除了次密集的区域；l、计算MJ区域内重复最优交叉点序列的中值，便为最终计算得到的唯一最优的交叉点；m、输出交叉点最终提取结果。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：俞大海，单玉堂，王冠，陈海铭，
申请(专利权)人：天津光电高斯通信工程技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：天津;12