基于局部增強(qiáng)和閾值分割的芯線彩色圖像分割算法

李保忠， 王曉浩 ， 羅 超

(1. 中國(guó)工程物理研究院， 四川 綿陽(yáng) 621900； 2. 清華大學(xué) 深圳研究生院， 廣東 深圳 518055)

基于局部增強(qiáng)和閾值分割的芯線彩色圖像分割算法

李保忠1， 王曉浩2， 羅 超1

(1. 中國(guó)工程物理研究院， 四川 綿陽(yáng) 621900； 2. 清華大學(xué) 深圳研究生院， 廣東 深圳 518055)

不同顏色芯線的有效識(shí)別是制約數(shù)據(jù)線生產(chǎn)自動(dòng)化的關(guān)鍵因素之一； 閾值分割是一種簡(jiǎn)單有效地圖像分割算法， 但對(duì)于顏色信息較多的情況魯棒性較差； 基于指數(shù)函數(shù)的增強(qiáng)圖像可以有效地放大和突出感興趣的圖像區(qū)域； 本文提出了一種結(jié)合局部增強(qiáng)和閾值分割的分割算法， 通過(guò)對(duì)圖像進(jìn)行局部增強(qiáng)以放大感興趣灰度區(qū)域， 然后再通過(guò)閾值分割的方式篩選出目標(biāo)區(qū)域； 該方法能夠快速有效地分割出多種顏色區(qū)域， 也具有良好的魯棒性.

圖像分割； 色彩空間； 閾值分割； 圖像增強(qiáng)

0 引 言

隨著電子產(chǎn)品的快速發(fā)展， 各種各樣的數(shù)據(jù)線已經(jīng)成為生活中必不可少的一部分， 每年消耗和生產(chǎn)的數(shù)據(jù)線以十億計(jì). 典型的以USB2.0和Type-C線為例， 其中USB數(shù)據(jù)線由4種顏色的“芯線”組成， 而TYPE-C數(shù)據(jù)線由12～15種顏色的芯線組成， 如圖 1 所示. 在數(shù)據(jù)線的生產(chǎn)過(guò)程中， 通常由人工將各種顏色的線進(jìn)行分類， 放置到相應(yīng)的焊接位當(dāng)中進(jìn)行焊接. 在這個(gè)過(guò)程中， 人工排線會(huì)造成產(chǎn)品質(zhì)量不穩(wěn)定， 焊接則會(huì)產(chǎn)生對(duì)人體有害的有毒氣體， 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)線生產(chǎn)的自動(dòng)化勢(shì)在必行. 如何實(shí)現(xiàn)對(duì)各種顏色芯線的有效、 快速識(shí)別， 是這個(gè)過(guò)程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的難點(diǎn)和重點(diǎn). 本文從所采集的圖像特征入手， 采用指數(shù)圖像增強(qiáng)以及閾值分割相結(jié)合的辦法實(shí)現(xiàn)了對(duì)各個(gè)芯線的快速、 穩(wěn)定識(shí)別.

不同顏色芯線識(shí)別的過(guò)程即彩色圖像分割的過(guò)程. 彩色圖像可以看作是多個(gè)通道的灰度圖像組合而成， 因此彩色圖像的分割過(guò)程也就是將色彩空間和灰度圖像分割相結(jié)合的過(guò)程[1]. 圖像分割算法可大體分為空間相關(guān)算法和空間無(wú)關(guān)算法兩類， 空間相關(guān)算法在計(jì)算過(guò)程中與像素的位置信息相關(guān)， 空間無(wú)關(guān)算法主要根據(jù)圖像的灰度值進(jìn)行計(jì)算， 計(jì)算過(guò)程中與像素的位置信息無(wú)關(guān)[2]. 芯線在生產(chǎn)過(guò)程中處于亂序狀態(tài)， 某種顏色的芯線出現(xiàn)的位置是不固定的， 因此應(yīng)該選用空間無(wú)關(guān)的算法， 即基于灰度值進(jìn)行處理. 在基于灰度值進(jìn)行圖像分割的諸多算法中， 最經(jīng)典的主要有聚類分析和閾值分割兩種[2]. 閾值分割算法即設(shè)定合理的灰度閾值， 對(duì)圖像進(jìn)行篩選及分割的方法， 相比于聚類分析算法， 具有計(jì)算簡(jiǎn)單、 速度快等優(yōu)點(diǎn)[3]， 因此更適用于對(duì)于生產(chǎn)效率有要求的工業(yè)生產(chǎn)中.

對(duì)于顏色信息較少的情況(圖1(a)和圖1(c))， 可通過(guò)實(shí)驗(yàn)快速找出顏色對(duì)應(yīng)的合理閾值， 快速有效地對(duì)圖像進(jìn)行分割. 但對(duì)于顏色信息較多的情況(圖1(b)和圖1(d))， 每一次閾值的微小調(diào)整或者光照條件的微弱變化， 都可能會(huì)導(dǎo)致分割結(jié)果發(fā)生較大變化， 即對(duì)于顏色信息較多的圖像， 簡(jiǎn)單地閾值分割算法魯棒性較差. 為了提高閾值分割算法的魯棒性， 本文提出了一種圖像局部增強(qiáng)和閾值分割相結(jié)合的算法. 在處理過(guò)程中， 先對(duì)圖像進(jìn)行一次粗略的閾值分割， 然后對(duì)篩選結(jié)果進(jìn)行圖像增強(qiáng)， 再對(duì)圖像進(jìn)行第二次閾值分割獲取到最終的識(shí)別結(jié)果.

圖 1 數(shù)據(jù)線及采集到分散開(kāi)的芯線圖像Fig.1 Dataline and collected images of distributed core lines

文中第一部分簡(jiǎn)單介紹了閾值分割算法及與之相關(guān)的色彩空間， 第二部分簡(jiǎn)單介紹了圖像增強(qiáng)算法， 第三部分展示了本文所采用的算法及實(shí)驗(yàn)結(jié)果.

1 閾值分割

閾值分割算法是一種在灰度圖像中應(yīng)用最廣泛的算法， 它將圖像根據(jù)灰度等級(jí)分割成不同的區(qū)域[3]， 所尋找目標(biāo)區(qū)域即滿足式(1)條件的區(qū)域， 其中G表示圖像灰度值，G0表示目標(biāo)灰度值，thres表示所設(shè)定閾值.

G∈[G0-thres,G0+thres).

而對(duì)于彩色圖像， 圖像中包含信息比較復(fù)雜， 因此不能簡(jiǎn)單地用灰度值信息對(duì)其進(jìn)行閾值分割. 而彩色圖像可看作由多個(gè)包含不同信息的灰度圖像相結(jié)合而成， 每個(gè)灰度圖像稱為一個(gè)通道， 而多個(gè)灰度圖像組合而成的空間成為色彩空間.

色彩空間(又稱為顏色模型)即顏色的表示方法， 最常見(jiàn)的為RGB空間， 即三原色(紅、 綠、 藍(lán))模型， 另外還有HSV空間、CIELab空間、YIQ空間、CMYK空間等應(yīng)用于不同場(chǎng)合的色彩空間[4]. 在圖像分割中， 應(yīng)用最廣泛的為RGB空間、HSV空間和CIELab3種[2].

RGB顏色模型為計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)和顯示所采用的模型， 每一種顏色都用紅、 綠、 藍(lán)3種基色分量表示. 該顏色空間為圖 2 所示的立方體， 3個(gè)坐標(biāo)軸分量分別為紅、 綠、 藍(lán)3種基色分量， 原點(diǎn)處為黑色， 3分量最大值處為白色.

圖 2 RGB單位立方體Fig.2 RGB color space represented in a cube

圖 3 HSV色彩空間Fig.3 HSV color space

RGB空間簡(jiǎn)單直觀， 但由于R，G，B3通道之間關(guān)聯(lián)性很弱， 在顏色識(shí)別過(guò)程中難以將其有機(jī)結(jié)合起來(lái). 因此， 借鑒人眼對(duì)顏色的直觀感受， 發(fā)展出了HSV等色彩空間， 3個(gè)通道分量分別表示色調(diào)(Hue)、 飽和度(Saturation)、 亮度(Value)值， 其空間模型見(jiàn)圖 3. 其豎直軸表示亮度值(0～1)， 與圖像的色彩信息無(wú)關(guān)； 圓截面半徑方向表示飽和度值(0～1)， 即色彩的鮮艷程度； 周向角度表示色調(diào)值(0～360)， 即主要色彩傾向[4].

國(guó)際照明委員會(huì)定義了一種與設(shè)備無(wú)關(guān)的顏色模型——CIEXYZ模型，X，Y，Z3通道的值可以由R， G， B 3通道的值通過(guò)線性變換獲得， 變換公式為[5]

之后又對(duì)XYZ空間進(jìn)行非線性變換定義了Lab空間， 變換公式為[5]

式中：X0,Y0、Z0為顏色為白色時(shí)變換得到的X,Y,Z值.

由于CIE顏色空間多色彩的感知更均勻， 因此在提出后被應(yīng)用到了多個(gè)領(lǐng)域的彩色圖像處理過(guò)程中.

將圖像在顏色空間中表示后， 即可選擇合理的一個(gè)或幾個(gè)通道， 結(jié)合灰度圖像的閾值分割算法對(duì)彩色圖像進(jìn)行閾值分割.

2 圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)是對(duì)圖像進(jìn)行處理， 以突出感興趣信息的過(guò)程. 圖像增強(qiáng)通常從兩個(gè)角度來(lái)進(jìn)行， 一是將對(duì)比度拉伸以放大感興趣信息， 二是對(duì)一些細(xì)節(jié)信息保留和重現(xiàn)[7]. 從手段上來(lái)說(shuō)， 通?？煞譃榭沼蛟鰪?qiáng)和頻域增強(qiáng)兩種. 空域增強(qiáng)即直接在空間域中對(duì)像素灰度值進(jìn)行變換增強(qiáng)的方法， 包含直方圖處理、 灰度變換等； 頻域增強(qiáng)則需要將圖像先通過(guò)傅立葉變換轉(zhuǎn)換到頻率域， 在頻率域?qū)D像進(jìn)行一系列操作后， 再通過(guò)傅立葉反變換轉(zhuǎn)換到空間域以實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像的增強(qiáng)， 典型的有平滑濾波、 銳化濾波、 同態(tài)濾波等[8].

圖 4 指數(shù)變換增強(qiáng)曲線Fig.4 Curve of exponential enhancement

灰度變換是直接對(duì)圖像的灰度值進(jìn)行變換以拉伸對(duì)比度的一種方法， 包含線性變換、 對(duì)數(shù)變換、 指數(shù)變換等多種方式. 其中指數(shù)變換的公式為

式中：g(x,y)表示變換后的灰度值；f(x,y)表示原圖像的灰度值；c為系數(shù)；a為指數(shù).

在指數(shù)變換中， 通過(guò)對(duì)指數(shù)值a進(jìn)行調(diào)整， 可以方便地對(duì)不同范圍的灰度進(jìn)行放大以增強(qiáng)對(duì)比度. 圖 4 為不同指數(shù)情況下的變換曲線， 由圖 4 可以看出a<1時(shí)， 主要對(duì)灰度值較小的部分進(jìn)行了放大， 對(duì)灰度值較大的部分進(jìn)行了縮小， 由此突出表達(dá)了圖像灰度值較小的部分， 反之，a>1時(shí)， 突出表達(dá)了圖像中灰度值較大的范圍.

3 算法實(shí)現(xiàn)及實(shí)驗(yàn)結(jié)果

對(duì)于顏色信息較少的情況(圖1(c))， 經(jīng)過(guò)一次簡(jiǎn)單的閾值分割即可快速穩(wěn)定地對(duì)圖像進(jìn)行分割. 而對(duì)于圖像信息較多的情況(圖1(d))， 一次簡(jiǎn)單的閾值分割無(wú)法有效地識(shí)別出所有顏色信息， 而且魯棒性也較差. 若能對(duì)感興趣灰度值區(qū)域有效放大和突出顯示， 應(yīng)該有利于對(duì)圖像進(jìn)行識(shí)別和分割. 考慮到指數(shù)函數(shù)增強(qiáng)的特殊性， 提出了一種結(jié)合閾值分割和圖像增強(qiáng)的分割算法， 如圖 5 所示. 圖 5 所示算法的整體流程圖， 大體描述為初步篩選、 圖像增強(qiáng)、 二次篩選3步.

圖 5 算法流程圖Fig.5 Flow chart of algorithm

在獲取圖像后， 要對(duì)圖像進(jìn)行處理， 首先應(yīng)指定要識(shí)別的顏色信息， 該信息應(yīng)為已知信息. 但鑒于工作場(chǎng)景發(fā)生巨大變化時(shí)， 采集到的圖像也會(huì)差異很大， 而在連續(xù)工作過(guò)程中， 工作場(chǎng)景不會(huì)發(fā)生很大變化， 因此將每次工作場(chǎng)景變化后采集到的第一副圖像作為標(biāo)準(zhǔn)圖像， 由人為選擇一小塊標(biāo)準(zhǔn)色對(duì)應(yīng)區(qū)域， 求該區(qū)域的平均值作為該顏色的標(biāo)準(zhǔn)值， 并將其存儲(chǔ)作為后續(xù)圖像處理中的輸入信息.

在獲取到要處理顏色(以下稱處理色)對(duì)應(yīng)的輸入信息(R0,G0,B0)后， 以設(shè)定的閾值對(duì)圖像進(jìn)行初次篩選， 該閾值應(yīng)該能夠保證完整獲取到處理色芯線對(duì)應(yīng)的區(qū)域. 通過(guò)實(shí)驗(yàn)， 將該閾值設(shè)置為32， 即初次篩選將滿足式(5)條件的部分提取出來(lái)， 圖像其他部分全置為0.

在獲得初步篩選結(jié)果后， 要對(duì)圖像R， G， B 3通道分別進(jìn)行增強(qiáng). 圖像中的感興趣信息為處理色， 圖像增強(qiáng)應(yīng)突出顯示處理色相近部分. 參考圖4的指數(shù)變換增強(qiáng)曲線， 選定了以下增強(qiáng)變換公式

式中：g(x,y)表示變換后的灰度值；f(x,y)表示原圖像的灰度值；c為系數(shù)；σ為處理色值， 即R0、G0、B0；a為指數(shù)， 應(yīng)取小于1的值.

圖 6 中分別給出了a=0.1， 0.2， 0.3， 0.4， 0.5時(shí)對(duì)應(yīng)的增強(qiáng)曲線， 可以看出， 增強(qiáng)可以達(dá)到以σ為中心， 突出表達(dá)處理色相近區(qū)域的效果. 最終在實(shí)驗(yàn)中選用了c=45.25，a=0.3對(duì)圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理.

圖 6 圖像增強(qiáng)曲線Fig.6 Curve of image enhancement

圖像增強(qiáng)完成后， 將增強(qiáng)后的圖像轉(zhuǎn)換到HSV和Lab空間， 然后結(jié)合3種顏色空間的多個(gè)通道對(duì)圖像進(jìn)行第二次閾值分割. 經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證， 最后選取了R， G， B， H， S， L 6個(gè)通道相結(jié)合的閾值篩選， 閾值設(shè)置為96， 即篩選滿足下式的區(qū)域

式中：Rt，Gt，Bt，Ht，St，Lt由R0，G0，B0變換得到.

圖 7 給出了其中一種顏色芯線的圖像增強(qiáng)及分割結(jié)果， 由圖7(c)可以看出， 除了分割出處理色對(duì)應(yīng)區(qū)域外， 還有一部分誤篩選結(jié)果， 因此又增加了一步面積篩選， 以篩選掉誤識(shí)別區(qū)域及其他一些微小的噪聲區(qū)域. 增加面積篩選后的結(jié)果見(jiàn)圖7(d).

圖 7 一種顏色的分割結(jié)果Fig.7 The segmentation result of one color

實(shí)驗(yàn)中所采用圖像共有12種顏色的芯線， 在整個(gè)實(shí)驗(yàn)過(guò)程中， 有10種顏色可被很好地分割出對(duì)應(yīng)區(qū)域， 但有2種芯線分割結(jié)果很不理想， 見(jiàn)圖 8. 圖中白色芯線由于本身灰度跨度太大而無(wú)法被識(shí)別出完整區(qū)域， 黑色芯線由于與背景色過(guò)于接近導(dǎo)致大量的背景被誤識(shí)別.

由圖 8 可以看出， 白色芯線雖分割效果不理想， 但不會(huì)對(duì)其他芯線的識(shí)別造成影響， 但黑色芯線會(huì)對(duì)其他芯線的分割造成很大影響， 因此在整幅圖像分割實(shí)驗(yàn)中， 將黑色芯線的處理排除在外， 處理結(jié)果見(jiàn)圖9.

圖9(d)顯示了用圖9(a)圖像存儲(chǔ)的顏色標(biāo)準(zhǔn)值作為輸入值處理圖9(c)的結(jié)果， 可以看出， 處理結(jié)果比較理想.

圖 9 去除黑色芯線后整體處理結(jié)果Fig.9 The processed result without regarding for black core lines

4 結(jié) 論

本文主要針對(duì)數(shù)據(jù)線生產(chǎn)自動(dòng)化過(guò)程中遇到的芯線圖像分割問(wèn)題， 提出了一種結(jié)合局部增強(qiáng)和閾值分割的圖像分割算法. 算法描述為： 首先通過(guò)一次閾值分割初步篩選， 縮小要進(jìn)行增強(qiáng)的圖像范圍， 以減小計(jì)算量； 然后對(duì)初步篩選的結(jié)果進(jìn)行指數(shù)函數(shù)增強(qiáng)， 有效地對(duì)感興趣區(qū)域進(jìn)行放大和突出顯示； 對(duì)增強(qiáng)后的圖像再進(jìn)行第二次閾值分割篩選和面積篩選， 分割出合理的結(jié)果.

該方法的主要優(yōu)點(diǎn)為： ① 計(jì)算過(guò)程簡(jiǎn)單， 速度快， 能夠滿足工業(yè)生產(chǎn)對(duì)生產(chǎn)效率的要求； ② 該算法能夠有效對(duì)多種顏色圖像進(jìn)行分割； ③ 算法魯棒性較好， 在工作環(huán)境相對(duì)穩(wěn)定的情況下處理效果穩(wěn)定.

但文中圖 8 所示結(jié)果也揭示了該算法的一些缺陷： ① 對(duì)于與背景顏色接近的顏色， 不能夠有效分割； ② 當(dāng)芯線所處區(qū)域光照不均勻， 導(dǎo)致該芯線圖像灰度跨度比較大時(shí)， 不能夠有效分割. 對(duì)于以上缺陷， 一方面可以通過(guò)改善硬件條件， 如調(diào)整芯線顏色， 設(shè)置合理的工作背景， 改進(jìn)光源等； 另一方面也應(yīng)該在算法上作進(jìn)一步研究， 以適應(yīng)多種多樣復(fù)雜的工作環(huán)境.

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聲 明

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Color Image Segmentation Algorithm Used for Core Lines Based on Local Enhancement and Thresholding

LI Baozhong1, WANG Xiaohao2, LUO Chao1

(1. China Academy of Engineering Physics, Mianyang 621900, China; 2. Graduate School at Shenzhen, Tsinghua University, Shenzhen 518055, China)

The identification of different colors of core lines is one of the primary restrictions of automation in dataline production. The simple and effective thresholding technic is not robust enough in detecting various colors with tiny differences. An image enhance process based on exponential function can effectively highlight the region of interest. A method that coupled image enhancement with thresholding was proposed in this paper. The object region was extracted by thresholding when the image had been locally enhanced. The experiments showed that the proposed method was effective and robust enough in distinguishing the various colors of core lines.

Image segmentation; color space; thresholding; image enhancement

2016-11-29

李保忠(1990-)， 男， 碩士生， 主要從事USB焊錫機(jī)自動(dòng)排線機(jī)構(gòu)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)研究.

1671-7449(2017)04-0311-07

TH89

A

10.3969/j.issn.1671-7449.2017.04.006