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申请/专利权人：河海大学

摘要：本发明的基于改进LSD算法的轴类零件亚像素边缘检测方法，属于图像处理领域，包括以下步骤：S1：轴类零件的实际图像与模板图像进行图像匹配；S2：计算实际图像中像素点的梯度值和梯度方向角；S3：将梯度值进行排序；S4：S3中梯度值小于ρ的像素点舍弃；S5：进行区域生长；S6：构建生长区域的最小外接矩形，相邻的最小外接矩形进行连接；S7：判断相交部分；S8：构建出矩形的窗口；S9：求出窗口边的高斯曲面，将该边的梯度方向构建梯度平面，让梯度平面与高斯曲面相交获得局部极值点，局部极值点即为该边的边缘点。该方法能提高轴类零件的边缘精度。

主权项：1.基于改进LSD算法的轴类零件亚像素边缘检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：拍摄轴类零件的实际图像，让实际图像与模板图像进行图像匹配；S2：计算S1中图像匹配后的实际图像中像素点的梯度值和梯度方向角；S3：将S2中像素点的梯度值进行排序；S4：设定梯度值阈值ρ，S3中梯度值小于ρ的像素点舍弃；S5：选取种子点，根据S2中梯度方向角，进行区域生长，形成多个生长区域；S6：构建S5中所有的生长区域的最小外接矩形，相邻的最小外接矩形进行连接；S7：判断S6中连接后的最小外接矩形是否存在相交部分；S8：将相交部分作为角，将S6中连接后最小外接矩形对应的生长区域作为边，构建出矩形的窗口；S9：对S8中窗口内的每条边进行高斯曲面拟合，求出该边的高斯曲面，将该边的梯度方向构建梯度平面，让梯度平面与高斯曲面相交获得局部极值点，局部极值点即为该边的边缘点；步骤S3中，设定梯度方向，将S2中不符合指定方向的梯度方向进行颠倒；步骤S6中，包括以下步骤：S61：作所有的最小外接矩形的短边中垂线，短边的中垂线与对应的最小外接矩形的交点分别记为锚点和驻点；S62：计算该最小外接矩形的锚点与驻点间距离D；S63：以锚点或者驻点为圆心，圆心角为15度，15像素为半径作扇形，扇形沿最小外接矩形的短边中垂线对称设置，圆的区域即为G；S64：若G区域中存在其他最小外接矩形的驻点或者锚点，则计算其他最小外接矩形的矩形方向，与该最小外接矩形的矩形方向差z；S65：判断方向差z的值，若z15D，则连接当前锚点与对应驻点所在的两块最小外接矩形区域；连接两块最小外接矩形区域的方式为：作两块最小外接矩形对应的生长区域的最小外接矩形。

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