本發明涉及計算機圖像處理，尤其涉及一種透明物體提取方法及裝置。

背景技術：

1、透明物體由于本身的光學特性，很難與背景和其他物體進行區分，造成難以應用在需要快速響應特性的場合，如避障檢測、透明容器分揀與操作等。

2、許多科研工作者利用多光譜成像，通過使用不同波長的光源，提升透明物體與背景間的對比度，但需要專業的設備；學者利用深度學習技術學習透明物體特征，提高透明物體提取的準確性，但需要大量多種樣本，為此利用不同視角和光照條件進行圖像合成，增強數據的多樣性，但數據標注耗費時間；專家對圖像進行預處理來提高透明物體與背景的分離度，但分離數值針對不同物體種類需要手動精細調整，無法達到實時更新。近年來，一些學者利用灰度圖區分透明物體在光照下與背景的亮度值，從而分離背景，但是由于其分離條件的單一性及對光照要求的嚴苛性，無法適應低對比度及邊緣信息模糊造成的輪廓丟失。

3、因此，如何快速且準確地對透明物體進行提取仍是亟需解決的技術問題。

技術實現思路

1、本發明提供一種透明物體提取方法及裝置，用以解決現有技術中難以準確提取透明物體的缺陷，實現一種快速準確地透明物體提取方法。

2、本發明提供一種透明物體提取方法，包括：

3、對待分割圖像的灰度圖像進行邊緣提取，并基于提取結果確定待分割圖像中表征待分割物體的第一區域和表征背景的第二區域；

4、基于所述第一區域和第二區域的灰度信息確定所述待分割圖像的hsv掩膜,并基于所述hsv掩膜在hsv空間第四區域進行分割，得到表征待分割物體的第三區域，其中，所述第四區域表征所述待分割圖像去除所述待分割圖像的邊緣后的區域；

5、對所述第一區域和所述第三區域共同應用區域生長算法得到所述待分割圖像的目標圖像。

6、根據本發明提供的一種透明物體提取方法，所述灰度信息包括灰度峰值和灰度平均值，所述基于所述第一區域和第二區域的灰度信息確定所述待分割圖像的hsv掩膜的步驟，具體包括：

7、基于所述第一區域和所述第二區域的灰度峰值確定所述待分割物體為完全透明物體或半透明物體；

8、在所述待分割物體為完全透明物體的情況下，根據所述第一區域的灰度峰值確定所述hsv掩膜的上限，根據所述第一區域的灰度平均值確定所述hsv掩膜的下限；

9、在所述待分割物體為半透明物體的情況下，根據所述第一區域的灰度峰值確定所述hsv掩膜的上限，根據所述第二區域的灰度平均值確定所述hsv掩膜的下限。

10、根據本發明提供的一種透明物體提取方法，所述基于所述第一區域和所述第二區域的灰度峰值確定所述待分割物體為完全透明物體或半透明物體的步驟，具體包括：

11、在所述第一區域的灰度峰值大于所述第二區域的灰度峰值的情況下，確定所述待分割物體為完全透明物體；

12、否則，確定所述待分割物體為半透明物體。

13、根據本發明提供的一種透明物體提取方法，所述區域生長算法的區域生長準則包括紋理相似性準則、hsv值相似性準則和像素點距離準則。

14、根據本發明提供的一種透明物體提取方法，所述對所述第一區域和所述第三區域共同應用區域生長算法得到所述待分割圖像的目標圖像的步驟，具體包括：

15、將所述第一區域轉換至hsv空間，對所述第一區域進行開運算后，并進行基于所述hsv掩膜的卷積，在卷積過程中按照預設播撒方式播撒第一預設數量的種子點作為部分的初始種子點；

16、確定所述第三區域后，對所述第三區域進行基于所述hsv掩膜的卷積，并在卷積過程中按照所述預設播撒方式播撒第二預設數量的種子點作為初始種子點；

17、以所述初始種子點為基礎，基于所述區域生長準則實現區域擴展，在擴展完成得到所述待分割圖像的目標圖像。

18、根據本發明提供的一種透明物體提取方法，所述預設播撒方式為：分別在所述第一區域和所述第三區域進行隨機播撒。

19、根據本發明提供的一種透明物體提取方法，所述以所述初始種子點為基礎，基于所述區域生長準則實現區域擴展的步驟，具體包括：

20、在以所述第一區域中的初始種子點為基礎的情況下，依據所述像素點距離準則和所述紋理相似性準則實現區域擴展；

21、在以所述第三區域的初始種子點為基礎的情況下，依據所述像素點距離準則、所述紋理相似性準則和所述hsv值相似性準則實現區域擴展。

22、本發明還提供一種透明物體提取裝置，包括：

23、初步分割模塊，用于對待分割圖像的灰度圖像進行邊緣提取，并基于提取結果確定待分割圖像中表征待分割物體的第一區域和表征背景的第二區域；

24、hsv分割模塊，用于基于所述第一區域和第二區域的灰度信息確定所述待分割圖像的hsv掩膜,并基于所述hsv掩膜在hsv空間對第四區域進行分割，得到表征待分割物體的第三區域，其中，所述第四區域表征所述待分割圖像去除所述待分割圖像的邊緣后的區域；

25、提取模塊，用于對所述第一區域和所述第三區域共同應用區域生長算法得到所述待分割圖像的目標圖像。

26、本發明還提供一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現如上述任一種所述透明物體提取方法。

27、本發明還提供一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該計算機程序被處理器執行時實現如上述任一種所述透明物體提取方法。

28、本發明還提供一種計算機程序產品，包括計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上述任一種所述透明物體提取方法。

29、本發明提供的透明物體提取方法及裝置，通過結合灰度圖和hsv空間，提取透明物體在面對光照時的獨有信息與背景進行分離，得到表征物體的第三區域，對第一區域和第三區域應用區域生長算法得到表征待分割圖像的目標圖像，可以應對不同光照條件和復雜背景信息，提升透明物體分割區域的完整性。

技術特征：

1.一種透明物體提取方法，其特征在于，包括：

2.根據權利要求1所述的透明物體提取方法，其特征在于，所述灰度信息包括灰度峰值和灰度平均值，所述基于所述第一區域和第二區域的灰度信息確定所述待分割圖像的hsv掩膜的步驟，具體包括：

3.根據權利要求2所述的透明物體提取方法，其特征在于，所述基于所述第一區域和所述第二區域的灰度峰值確定所述待分割物體為完全透明物體或半透明物體的步驟，具體包括：

4.根據權利要求1-3任一項所述的透明物體提取方法，其特征在于，所述區域生長算法的區域生長準則包括紋理相似性準則、hsv值相似性準則和像素點距離準則。

5.根據權利要求4所述的透明物體提取方法，其特征在于，所述對所述第一區域和所述第三區域共同應用區域生長算法得到所述待分割圖像的目標圖像的步驟，具體包括：

6.根據權利要求5所述的透明物體提取方法，其特征在于，所述預設播撒方式為：分別在所述第一區域和所述第三區域進行隨機播撒。

7.根據權利要求6所述的透明物體提取方法，其特征在于，所述以所述初始種子點為基礎，基于所述區域生長準則實現區域擴展的步驟，具體包括：

8.一種透明物體提取裝置，其特征在于，包括：

9.一種電子設備，包括存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1至7任一項所述透明物體提取方法。

10.一種非暫態計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述透明物體提取方法。

技術總結
本發明提供一種透明物體提取方法及裝置，其方法包括：對待分割圖像的灰度圖像進行邊緣提取，并基于提取結果確定待分割圖像中表征待分割物體的第一區域和表征背景的第二區域；基于所述第一區域和第二區域的灰度信息確定所述待分割圖像的HSV掩膜,并基于所述HSV掩膜在HSV空間對第四區域進行分割，得到表征待分割物體的第三區域，其中，所述第四區域表征所述待分割圖像去除所述待分割圖像的邊緣后的區域；對所述第一區域和所述第三區域共同應用區域生長算法得到所述待分割圖像的目標圖像。本發明通過結合灰度圖和HSV空間，提取透明物體在面對光照時的獨有信息與背景進行分離。

技術研發人員：蔣林,徐苑,朱家豪,楊婉振,湯勃,雷斌,朱建陽
受保護的技術使用者：武漢科技大學
技術研發日：
技術公布日：2025/4/28