[發(fā)明專利]一種復(fù)雜場景的物體輪廓檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201010592217.8
• 申請日: 2010-12-16
• 公開（公告）號: CN102034105A
• 公開（公告）日: 2011-04-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李永杰;楊開富;李朝義
• 申請（專利權(quán)）人: 電子科技大學(xué)
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/38
• 代理公司: 電子科技大學(xué)專利中心 51203
• 代理人: 周永宏

1.一種復(fù)雜場景的物體輪廓檢測方法，包括如下步驟：

S1.Gabor濾波處理：利用Gabor濾波器組，對輸入圖像中各像素點依次在對應(yīng)朝向進(jìn)行濾波處理，得到一組濾波處理后的灰度圖像，即在給定Gabor濾波器的一個尺度參數(shù)值的條件下，采用一組不同朝向的濾波器，依次用每一個朝向的濾波器對輸入圖像中的各像素點進(jìn)行濾波處理，得到一組不同朝向下的朝向信息分布圖像；

S2.確定輸入圖像的朝向顯著區(qū)域和非朝向顯著區(qū)域：計算步驟S1中得到的各朝向下的朝向信息分布圖像中的同一位置處像素點的最大值與均值的比值，再對得到的各像素點處的最大值與均值的比值進(jìn)行歸一化處理，從而得到各個像素點的朝向顯著性系數(shù)；再給定一個預(yù)先設(shè)置的閾值，將各個像素點的朝向顯著性系數(shù)與之進(jìn)行比較，朝向顯著性系數(shù)大于給定閾值的像素歸入輸入圖像的朝向顯著區(qū)域，朝向顯著性系數(shù)小于或等于給定閾值的像素歸入輸入圖像的非朝向顯著區(qū)域；

S3.制取各向異性抑制方法處理的輪廓信息分布圖像和各向同性抑制方法處理的輪廓信息分布圖像：

制取各向異性抑制方法處理的輪廓信息分布圖像，利用二維高斯差函數(shù)構(gòu)建的非經(jīng)典感受野濾波器，依次對步驟S1中得到的各朝向下的朝向信息分布圖像的朝向顯著區(qū)域進(jìn)行濾波處理，得到各朝向下非經(jīng)典感受野對中心點的抑制量，再用各朝向下的朝向信息分布圖像減去對應(yīng)朝向下的抑制量，得到各個朝向下抑制后的圖像，再從相同位置像素的灰度值中選取其最大值作為該像素點的灰度值，得到各向異性抑制方法處理的輪廓信息分布圖像；

制取各向同性抑制方法處理的輪廓信息分布圖像，對步驟S1中得到的各朝向下的朝向信息分布圖像非朝向顯著區(qū)域中的每一個位于同一位置處的像素點的灰度值進(jìn)行比較，用其最大值作為對應(yīng)像素點的灰度值，從而得到最大朝向信息分布圖像；然后再利用二維高斯差函數(shù)構(gòu)建的非經(jīng)典感受野濾波器對其進(jìn)行濾波處理，得到非經(jīng)典感受野對各像素點的抑制量；用最大朝向信息分布圖中各像素灰度值減去對應(yīng)位置處的抑制量，得到各向同性抑制方法處理的輪廓信息分布圖像；

S4.制取抑制后的輪廓圖像：對于朝向顯著區(qū)域中的像素點，選擇步驟S3得到的各向異性抑制方法處理的輪廓信息分布圖像中對應(yīng)位置處的灰度值作為對應(yīng)像素點的灰度值，對于非朝向顯著區(qū)域中的像素點，選擇步驟S3得到的各向同性抑制方法處理的輪廓信息分布圖像中對應(yīng)位置處的灰度值作為對應(yīng)像素點的灰度值，進(jìn)而得到抑制后的輪廓圖像；

S5.二值化處理：用常規(guī)二值化方法對步驟S4得到抑制后的輪廓圖像，進(jìn)行二值化處理，從而得到最終的輪廓圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的復(fù)雜場景的物體輪廓檢測方法，其特征在于，步驟S1中所述的尺度參數(shù)值的取值范圍為1～5。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的復(fù)雜場景的物體輪廓檢測方法，其特征在于，步驟S1中所述的Gabor濾波器組的不同朝向濾波器的個數(shù)為12～18個，且Gabor濾波器組的朝向在180度內(nèi)等弧度分布。

4.根據(jù)權(quán)利要求1至3所述的任一復(fù)雜場景的物體輪廓檢測方法，其特征在于，步驟S2中所述用閾值的取值范圍為0～1。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的復(fù)雜場景的物體輪廓檢測方法，其特征在于，步驟S3中所述的二維高斯差函數(shù)構(gòu)建的非經(jīng)典感受野濾波器的圓環(huán)的內(nèi)徑與步驟S1中所述的Gabor濾波器組中的每個Gabor濾波器的直徑相同，外徑為內(nèi)徑的3～5倍。

6.根據(jù)權(quán)利要求1至5所述的任一復(fù)雜場景的物體輪廓檢測方法，其特征在于，步驟S5中所述的常規(guī)二值化方法為非極大值抑制和滯后門限方法或閾值方法。