[發(fā)明專利]數(shù)字圖像中任意三角形的檢測方法

無效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201110021522.6
• 申請日: 2011-01-12
• 公開（公告）號: CN102074011A
• 公開（公告）日: 2011-05-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 劉紅敏;王志衡;賈宗璞
• 申請（專利權(quán)）人: 河南理工大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06K9/46
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)視覺中的圖像特征自動(dòng)檢測領(lǐng)域，特別是數(shù)字圖像中任意三角形的檢測方法。

背景技術(shù)

形狀檢測與識別在自動(dòng)化檢測、物體定位、圖像分析、計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)等領(lǐng)域具有十分重要的地位和作用。目前，用于多邊形等由直線段構(gòu)成的封閉幾何圖形的識別方法有多種。廣義Hough變換(GHT)^[1]利用多邊形的幾何特性，將變量空間圖形的檢測問題轉(zhuǎn)化為參數(shù)空間的聚類問題，實(shí)現(xiàn)多邊形的直接檢測。其特點(diǎn)是簡單直接，但計(jì)算量大，計(jì)算效率低。Lara等^[2]提出了平行算法識別圖像中的多邊形，該算法在已知圖像中直線及其端點(diǎn)的條件下，首先計(jì)算直線間的交叉點(diǎn)，并設(shè)計(jì)四個(gè)矩陣來表示端點(diǎn)及交叉點(diǎn)的相互位置關(guān)系，然后由一個(gè)端點(diǎn)出發(fā)，按照規(guī)則遍歷各端點(diǎn)或交叉點(diǎn)，直至構(gòu)成封閉序列，從而實(shí)現(xiàn)多邊形檢測。該方法需已知圖像中的相關(guān)信息。Barnes等^[3]提出的方法首先獲得圖像邊緣，然后依據(jù)正多邊形的幾何特性，利用后驗(yàn)概率定義正多邊形的概率密度函數(shù)，接著通過計(jì)算正多邊形邊數(shù)和方向偏角來實(shí)現(xiàn)道路標(biāo)識牌中正多邊形的檢測，該方法的計(jì)算較為復(fù)雜，計(jì)算量大，且只針對特定的多邊形。針對現(xiàn)有檢測方法存在的問題，本發(fā)明提出了一種任意三角形的檢測方法，該方法不需要已知圖像相關(guān)信息，且易于實(shí)現(xiàn)，計(jì)算效率優(yōu)于現(xiàn)有方法。

參考文獻(xiàn)：

[1]Davies?E?R.Machine?vision：theory，algorithms，practicalities(3rd?Ed.).Elsevier，2005，387-410.

[2]Arijit?L，Amitava?S，Bhabani?P?S.Parallel?algorithms?for?identifying?convex?and?non-convexbasis?polygons?in?an?image.Parallel?Computing，2005.31：290-310.

[3]Nick?B，Gareth?L，David?S.The?regular?polygon?detector.Pattern?Recognition，2010.43：592-602.

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明針對數(shù)字圖像中任意三角形的檢測問題，提供一種能夠準(zhǔn)確檢測圖像中任意三角形的檢測方法。為了實(shí)現(xiàn)本目的，本發(fā)明數(shù)字圖像中任意三角形的檢測方法，包括以下步驟：

步驟S1：采集圖像并輸入計(jì)算機(jī)；

步驟S2：計(jì)算各像素點(diǎn)的梯度；

步驟S3：利用邊緣檢測算子計(jì)算圖像的邊緣圖；

步驟S4：利用邊緣圖上各邊緣點(diǎn)的梯度計(jì)算各邊緣點(diǎn)的方向線；

步驟S5：計(jì)算圖像中各像素點(diǎn)的特征長度與特征能量，獲得圖像的特征長度分布圖與特征能量分布圖；

步驟S6：在閾值約束下，在特征能量分布圖上檢測局部極大值點(diǎn)；

步驟S7：由每個(gè)局部極大值點(diǎn)及其對應(yīng)的特征長度確定一個(gè)組成三角形的邊緣點(diǎn)集合；

步驟S8：對于所述的一個(gè)三角形邊緣點(diǎn)集合，根據(jù)梯度方向?qū)吘夵c(diǎn)進(jìn)行分組，利用分組個(gè)數(shù)驗(yàn)證并剔除不合理的三角形邊緣點(diǎn)集合；

步驟S9：對于所述的分組后的三角形邊緣點(diǎn)集合，對每組邊緣點(diǎn)進(jìn)行直線擬合，并利用直線相交獲得三角形的頂點(diǎn)位置。

步驟S10：輸出三角形的頂點(diǎn)位置信息。

本發(fā)明提供的數(shù)字圖像中任意三角形的檢測方法，首先以各像素點(diǎn)為中心計(jì)算該中心到其支撐區(qū)域內(nèi)各邊緣點(diǎn)方向線的距離，并根據(jù)各個(gè)距離及其出現(xiàn)的次數(shù)確定各像素點(diǎn)的特征長度和特征能量，獲得圖像的特征長度分布圖和特征能量分布圖；然后在閾值約束下，在特征能量分布圖上檢測局部極大值點(diǎn)；由每個(gè)局部極大值點(diǎn)及其對應(yīng)的特征長度確定一個(gè)組成三角形的邊緣點(diǎn)集合；對于所述的一個(gè)三角形邊緣點(diǎn)集合，根據(jù)梯度方向?qū)吘夵c(diǎn)進(jìn)行分組，利用分組個(gè)數(shù)驗(yàn)證并剔除不合理的三角形邊緣點(diǎn)集合；對于所述的分組后的三角形邊緣點(diǎn)集合，對每組邊緣點(diǎn)進(jìn)行直線擬合，并利用直線相交獲得三角形的頂點(diǎn)位置，最后，輸出三角形的頂點(diǎn)位置信息。本發(fā)明提供的方法能夠準(zhǔn)確檢測出圖像中的三角形，易于實(shí)現(xiàn)，且不需要已知圖像相關(guān)信息，較現(xiàn)有方法計(jì)算效率更高。

附圖說明

圖1為本發(fā)明數(shù)字圖像中任意三角形的檢測方法流程圖。

圖2a為實(shí)施例中使用的原始圖像。圖2b為利用Canny算子對圖2a獲得的邊緣圖；圖2c、2d分別為本發(fā)明提供的方法在圖2a上獲得的特征長度分布圖與特征能量分布圖；圖2e為本發(fā)明提供的方法三角形檢測結(jié)果。

具體實(shí)施方式