[發明專利]基于非對稱逆布局模式表示模型的圖像幾何矩處理方法

無效

• 申請號: 201210051155.9
• 申請日: 2012-02-29
• 公開（公告）號: CN102629387A
• 公開（公告）日: 2012-08-08
• 發明（設計）人: 鄭運平
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06T9/00
• 分類號: G06T9/00
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 楊曉松

1.基于非對稱逆布局模式表示模型的圖像幾何矩處理方法，其特征在于，包括以下步驟：

(1)定義大小為M×N矩陣變量R，所有元素賦值為0，其中M和N均為自然數；所述矩陣變量R的大小與待處理的灰度圖像矩陣f相等；定義同類塊計數變量i，令i＝0；

(2)定義同類塊為滿足下述條件的矩形塊：該矩形塊內所有像素的灰度值g(x，y)均滿足條件|g(x，y)-g_est(x，y)|≤ε；其中，ε為用戶設定的誤差允許量；g_est(x，y)表示該矩形塊中坐標(x，y)處的近似灰度值，g_est(x，y)的計算方法如下：設(x₁，y₁)、(x₂，y₂)分別為該矩形塊左上角和右下角的坐標值，x₁≤x≤x₂，y₁≤y≤y₂；

如果x₁＜x₂且y₁＜y₂，則g_est(x，y)＝g₅+(g₆-g₅)×i₁；

如果x₁≠x₂且y₁＝y₂，則g_est(x，y)＝g₁+(g₄-g₁)×[(x-x₁)/(x₂-x₁)]；

如果x₁＝x₂且y₁≠y₂，則g_est(x，y)＝g₁+(g₄-g₁)×[(y-y₁)/(y₂-y₁)]；

如果x₁＝x₂且y₁＝y₂，則g_est(x，y)＝g₁；

其中g₁、g₂、g₃、g₄分別為該矩形塊的左上角、右下角、左下角、右上角的灰度值；g₅＝g₁+(g₂-g₁)×i₂，g₆＝g₃+(g₄-g₃)×i₂，i₁＝(y-y₁)/(y₂-y₁)，i₂＝(x-x₁)/(x₂-x₁)；

(3)按光柵掃描的順序確定灰度圖像矩陣f中的一個未被標識的矩形塊的起始點(x₁，y₁)，根據該起始點和給定的誤差允許量ε確定一個面積最大的同類塊H，并將同類塊H在灰度圖像f中作標識；

(4)記錄同類塊H的參數，即：左上角的坐標(x₁，y₁)、右下角的坐標(x₂，y₂)、左上角灰度值g₁、右下角灰度值g₂、左下角灰度值g₃、右上角灰度值g₄；令i＝i+1；

(5)根據坐標(x₁，y₁)和(x₂，y₂)的位置關系，將同類塊H的參數存儲到一個顏色表P中；

(6)重復步驟(3)～(5)直到灰度圖像矩陣f中的同類塊均被標識完畢；

(7)輸出顏色表P；

(8)對矩陣變量R中所有非零元素的坐標進行編碼，并將矩陣變量R的所有行的行編碼表順序連接，存儲到坐標表Q中；

(9)輸出坐標表Q；

(10)設待計算的低階幾何矩的階p和q，其中0≤p+q≤3；同時令同類塊計數變量i＝0；

(11)根據坐標表Q進行解碼，重建大小為M×N的矩陣變量R；

(12)根據顏色表P，計算出同類塊的總數num；

(13)令i＝i+1；根據P{i}，獲取第i個同類塊B_i的左上角灰度值g_1i、右下角灰度值g_2i、左下角灰度值g_3i、右上角灰度值g_4i；

(14)根據坐標(x₁，y₁)和(x₂，y₂)的位置關系，按步驟(2)所述的g_est(x，y)的計算方法計算第i個同類塊各點的g_est(x，y)；

(15)計算第i個同類塊B_i的低階幾何矩m_pqi：

設第i個同類塊B_i的左上和右下角的坐標分別為(x_1i，y_1i)和(x_2i，y_2i)，則B_i的長表示為：W_i＝x_2i-x_1i+1，寬表示為H_i＝y_2i-y_1i+1；

mpqi=Σx=0Wi-1Σy=0Hi-1xpyqgest(x+x1i,y+y1i)+Cq1y1iΣx=0Wi-1Σy=0Hi-1xpyq-1gest(x+x1i,y+y1i)+...+]]>

y1iqΣx=0Wi-1Σy=0Hi-1xpgest(x+x1i,y+y1i)+Cp1x1iΣx=0Wi-1Σy=0Hi-1xp-1yqgest(x+x1i,y+y1i)+]]>

Cq1Cp1x1iy1iΣx=0Wi-1Σy=0Hi-1xp-1yq-1gest(x+x1i,y+y1i)+...+]]>

Cp1x1iy1iqΣx=0Wi-1Σy=0Hi-1xp-1gest(x+x1i,y+y1i)+...+x1ipΣx=0Wi-1Σy=0Hi-1yqgest(x+x1i,y+y1i)+]]>

Cq1x1ipy1iΣx=0Wi-1Σy=0Hi-1yq-1gest(x+x1i,y+y1i)+...+x1ipy1iqΣx=0Wi-1Σy=0Hi-1gest(x+x1i,y+y1i)]]>

其中Cp1=1(p-1)!,]]>Cq1=1(q-1)!;]]>

Tpqi=Σx=0Wi-1Σy=0Hi-1xpyqgest(x+x1i,y+y1i)]]>按以下方法計算：

當x_1i＜x_2i且y_1i＜y_2i，則

T_pqi＝g_1ig(W_i，p)g(H_i，q)+Ag(W_i，p+1)g(H_i，q)+Bg(W_i，p)g(H_i，q+1)+...+

???????????????????????????????????????????????????????????????????????????(1)

????Cg(W_i，p+1)g(H_i，q+1)

當x_1i≠x_2i且y_1i＝y_2i，則

T_pqi＝g_1ig(W_i，p)g(H_i，q)+Ag(W_i，p+1)g(H_i，q)??????????????????????????????(2)

當x_1i＝x_2i且y_1i≠y_2i，則

T_pqi＝g_1ig(W_i，p)g(H_i，q)+Bg(W_i，p)g(H_i，q+1)?????????????????????(3)

當x_1i＝x_2i且y_1i＝y_2i，則

T_pqi＝f_1ig(W_i，p)g(H_i，q)?????????????????????????????????????????(4)

上述式(1)～(4)中，

A＝(g_2i-g_1i)/(W_i-1)，B＝(g_3i-g_1i)/(H_i-1)，C＝(g_1i-g_2i-g_3i+g_4i)/((W_i-1)(H_i-1))；

g(Wi,0)=Σx=0Wi-1x0=Wi,]]>g(Hi,0)=Σx=0Hi-1x0=Hi,]]>

g(Wi,1)=Σx=0Wi-1x1=Wi(Wi-1)2,]]>g(Hi,1)=Σx=0Hi-1x1=Hi(Hi-1)2]]>

g(Wi,2)=Σx=0Wi-1x2=Wi(Wi-1)(2Wi-1)6,]]>g(Hi,2)=Σx=0Hi-1x2=Hi(Hi-1)(2Hi-1)6,]]>

g(Wi,3)=Σx=0Wi-1x3=Wi2(Wi-1)24,]]>g(Hi,3)=Σx=0Hi-1x3=Hi2(Hi-1)24,]]>

g(Wi,4)=Σx=0Wi-1x4=Wi(Wi-1)(2Wi-1)(3Wi2-3Wi-1)30,]]>

g(Hi,4)=Σx=0Hi-1x4=Hi(Hi-1)(2Hi-1)(3Hi2-3Hi-1)30;]]>

(16)若i＜num，重復步驟(13)～(16)，否則，進行步驟(17)；

(17)輸出圖像的低階幾何矩