一种基于多项式拟合的图像连通域面积高精度测量方法与流程

本发明涉及图像处理，尤其涉及一种基于多项式拟合的图像连通域面积高精度测量方法。

背景技术：

1、在计算机视觉与图像处理领域，连通域面积测量是形态分析、目标识别与尺寸测量等应用中的关键技术之一。传统的连通域面积测量方法通常采用像素计数法，即通过统计连通域内部或边界所包含的像素点数量来估算其面积。该方法实现简单、计算效率高，但在高精度测量场景下存在明显的局限性，尤其是在边缘存在锯齿状、阶梯状等离散化现象时，由于图像数字化过程中固有的空间采样误差，导致测量结果出现系统性偏差，严重影响面积测量的准确性和重复性。

2、随着工业检测、医学影像分析等领域对测量精度要求的不断提高，基于像素点阵的粗粒度面积估算已难以满足实际需求。现有技术中虽有采用亚像素边缘检测或曲线拟合方法对边缘进行平滑处理以提升精度，但多数方法未充分考虑不同边缘形态（如直线、弧线、锐角等）下离散化误差的多样性与非均匀性，缺乏对误差类型的有效识别与针对性校正机制，导致拟合效果不稳定，尤其在复杂轮廓或低分辨率图像中仍存在较大误差。此外，传统方法多依赖固定阶数的拟合模型，未能根据实际边缘特征动态调整拟合策略，限制了其在多变场景下的适应能力。

3、上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种基于多项式拟合的图像连通域面积高精度测量方法，旨在解决现有连通域面积测量方法因图像像素离散化导致的边缘锯齿效应及缺乏针对不同边缘形态的自适应误差校正机制，致使测量精度不足且难以满足高精度应用场景的需求的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种基于多项式拟合的图像连通域面积高精度测量方法，所述方法包括：

3、基于图像采集设备获取目标图像的边缘像素数据，根据所述边缘像素数据构建图像边缘轮廓模型；

4、基于边缘遍历算法对所述边缘轮廓模型分析，对影响连通域面积测量的离散化误差类型进行识别并提取边缘离散特征，得到离散误差数据；

5、根据所述离散误差数据分析不同边缘形态对基于像素计数法测量连通域面积的影响，得到离散化影响数据；

6、构建连通域面积高精度测量模型，根据所述离散化影响数据确定不同边缘形态下的拟合校正参数，将所述离散误差数据和不同边缘形态下的拟合校正参数导入所述面积测量模型中进行学习和训练；

7、获取目标图像的实时边缘像素坐标数据，将所述实时边缘像素坐标数据导入所述面积测量模型中对实时边缘中的离散化误差进行识别和校正，得到多项式拟合边缘曲线数据；

8、根据所述多项式拟合边缘曲线数据利用格林公式进行面积积分计算，得到面积测量结果，根据所述面积测量结果对目标图像进行形态分析。

9、可选地，所述基于图像采集设备获取目标图像的边缘像素数据，根据所述边缘像素数据构建图像边缘轮廓模型，具体为：

10、以目标连通域为中心，对获取的原始图像进行边缘检测和二值化处理，通过预设的边缘提取算法对图像中的像素点进行筛选操作；

11、根据所述筛选操作后的像素点获取目标图像的边缘像素数据，所述边缘像素数据包括边缘上不同像素点的横纵坐标值、像素点排列顺序、像素点邻接关系；

12、引入有序数组构建算法，基于所述算法将边缘像素数据构建成像素坐标数组，将所述像素坐标数组进行方向统一处理，得到统一方向的边缘坐标数组；

13、计算所述边缘坐标数组中像素点的曲率变化，对所述曲率变化进行极值点检测，得到极值点和对应的特征索引，根据曲率大小，选择能够覆盖边缘变化特征的关键像素点组成新的特征点集；

14、将所述边缘坐标数组映射至二维直角坐标系中，生成目标连通域的边缘轮廓分布图、边缘梯度方向图，得到图像边缘轮廓模型。

15、可选地，所述基于边缘遍历算法对所述边缘轮廓模型分析，对影响连通域面积测量的离散化误差类型进行识别并提取边缘离散特征，得到离散误差数据，具体为：

16、获取目标连通域的历史边缘轮廓模型，对所述历史边缘轮廓模型进行离散化误差类型标注，通过差分运算方法提取离散化误差类型标注后的历史边缘轮廓图的几何特征；

17、基于局部窗口分析方法提取历史边缘轮廓分布图的空间域特征，所述空间域特征包括不同边缘弯曲程度下的像素分布特征、法向量方向特征，将所述几何特征和空间域特征转化为多维特征向量；

18、基于支持向量机算法、差分运算方法、局部窗口分析方法构建离散化误差类型识别模型，将所述多维特征向量导入所述离散化误差类型识别模型中进行训练，将所述边缘轮廓模型导入训练完成后的离散化误差类型识别模型中进行识别，得到离散化误差类型识别结果；

19、根据所述离散化误差类型识别结果确定每种离散化误差类型的边缘离散特征，所述边缘离散特征包括每种离散化误差类型的像素偏差特征、拟合残差特征、曲率特征，得到离散误差数据。

20、可选地，所述几何特征包括不同边缘走向下的锯齿状波动特征、阶梯状特征以及像素偏移特征。

21、可选地，所述根据所述离散误差数据分析不同边缘形态对基于像素计数法测量连通域面积的影响，得到离散化影响数据，具体为：

22、根据所述离散误差数据，将不同类型的离散化误差分别按照像素偏差特征、拟合残差特征和曲率特征进行分类，形成离散化误差类型库；

23、根据所述离散化误差类型库对不同误差类型进行随机组合，生成包含一种或多种离散化误差类型组合的离散化误差类型测试组；

24、基于图形仿真软件生成每个离散化误差类型测试组在不同边缘形态条件下的虚拟边缘测试信号，并生成标准几何图形信号，将所述标准几何图形信号施加所述虚拟边缘测试信号进行模拟离散化干扰，生成离散化边缘像素测试数据；

25、将所述离散化边缘像素测试数据导入连通域面积测量系统中进行面积计算，确定目标连通域在受到一种类型的离散化误差在不同边缘形态情况下或受到多种类型的离散化误差在不同边缘形态同时影响的情况下，连通域面积测量的准确率，得到测量准确率数据；

26、将所述测量准确率数据构建离散化误差类型-边缘形态条件-测量准确率的影响数据表，得到连通域面积测量的离散化影响数据。

27、可选地，所述构建连通域面积高精度测量模型，根据所述离散化影响数据确定不同边缘形态下的拟合校正参数，将所述离散误差数据和不同边缘形态下的拟合校正参数导入所述面积测量模型中进行学习和训练，具体为：

28、获取面积测量准确率对图像形态分析影响数据，根据所述形态分析影响数据确定测量准确率阈值；

29、根据所述测量准确率阈值对离散化影响数据进行分析，将低于所述测量准确率阈值的离散化误差类型和对应的边缘形态条件、对应的测量准确率进行提取，形成新的离散化误差类型-边缘形态条件-测量准确率的影响数据表，得到对连通域面积测量造成形态分析影响的实质性离散化影响数据；

30、根据所述形态分析影响数据和实质性离散化影响数据确定不同离散化误差类型在不同边缘形态条件下对连通域形态分析的影响程度，得到影响程度数据；

31、获取连通域面积测量系统中每个多项式拟合模块对离散化误差校正的功能数据，根据所述影响程度数据和功能数据确定不同离散化误差类型在不同边缘形态条件下的拟合校正参数，所述拟合校正参数包括多项式阶数参数、节点平滑参数；

32、构建卷积神经网络，将所述不同离散化误差类型在不同边缘形态条件下的拟合校正参数导入所述卷积神经网络中进行训练，将训练完成后的卷积神经网络与离散化误差类型识别模型进行结合，并与面积测量系统进行数据连接，得到连通域面积高精度测量模型。

33、可选地，所述获取目标图像的实时边缘像素坐标数据，将所述实时边缘像素坐标数据导入所述面积测量模型中对实时边缘中的离散化误差进行识别和校正，得到多项式拟合边缘曲线数据，具体为：

34、获取目标图像的实时边缘像素坐标数据，将所述实时边缘像素坐标数据导入所述面积测量模型中对实时边缘中的离散化误差类型和误差程度进行识别，得到离散化误差识别结果；

35、根据所述离散化误差识别结果确定实时拟合校正参数，面积测量模型实时根据所述实时拟合校正参数对实时边缘像素坐标数据进行分段多项式拟合校正处理，得到多项式拟合边缘曲线数据。

36、可选地，所述根据所述多项式拟合边缘曲线数据利用格林公式进行面积积分计算，得到面积测量结果，根据所述面积测量结果对目标图像进行形态分析，具体为：

37、对所述多项式拟合边缘曲线数据进行参数化方程构建，生成连续封闭的边缘曲线方程数据，包括横坐标参数方程、纵坐标参数方程；

38、基于格林公式对连续封闭的边缘曲线方程数据进行线积分运算，计算目标连通域的封闭区域面积，结合像素当量数据确定实际物理面积，得到面积测量结果；

39、将所述面积测量结果与预设面积阈值进行比较，生成目标形态特征评估报告，根据所述形态特征评估报告制定图像后处理策略。

40、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种基于多项式拟合的图像连通域面积高精度测量设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于多项式拟合的图像连通域面积高精度测量程序，所述基于多项式拟合的图像连通域面积高精度测量程序配置为实现如上文中任一项所述的基于多项式拟合的图像连通域面积高精度测量方法的步骤。

41、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有基于多项式拟合的图像连通域面积高精度测量程序，所述基于多项式拟合的图像连通域面积高精度测量程序被处理器执行时实现如上文中任一项所述的基于多项式拟合的图像连通域面积高精度测量方法的步骤。

42、本发明提供了一种基于多项式拟合的图像连通域面积高精度测量方法，所述方法通过构建图像边缘轮廓模型并系统识别离散化误差类型，深入分析不同边缘形态对传统像素计数法的测量影响，实现了对边缘离散误差的精准建模；在此基础上，构建融合离散误差数据与自适应拟合校正参数的高精度测量模型，能够针对实时边缘特征动态优化多项式拟合策略，有效抑制锯齿、阶梯等离散效应带来的面积测量偏差；最终结合多项式拟合所得连续边缘曲线与格林公式进行积分计算，显著提升了连通域面积测量的精度与稳定性，克服了传统方法在复杂边缘形态下误差大、适应性差的问题，为图像形态分析提供了更可靠的数据支持。