[發明專利]一種復雜場景中精確的實時曲線檢測方法有效
| 申請號: | 201310199043.2 | 申請日: | 2013-05-27 |
| 公開(公告)號: | CN103268611A | 公開(公告)日: | 2013-08-28 |
| 發明(設計)人: | 蔣聯源 | 申請(專利權)人: | 廣西工學院 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 545006 廣西壯族自治區柳州*** | 國省代碼: | 廣西;45 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 復雜 場景 精確 實時 曲線 檢測 方法 | ||
技術領域
本發明涉及計算機視覺技術領域,尤其涉及的是一種復雜場景中精確的實時曲線檢測方法。
背景技術
從數字圖像中檢測出目標曲線在計算機視覺領域有著重要的意義。眾所周知,Hough變換是從給定平面點集中檢測出參數曲線(如直線、圓、橢圓等)的基本方法。標準Hough變換主要由以下三部分組成:(1)計算曲線的參數值并在參數空間中進行累積;(2)在參數空間中找出表示曲線的局部最大值;(3)使用這些最大值的信息提取曲線。其優點是對圖像中的噪聲不敏感及便于并行計算。Hough變換在檢測直線時,能有較好的效果。但對于更多參數的曲線檢測,計算時間和存儲空間將驟然增加。于是,不同版本的改進Hough變換被提出。Fischler?and?Firschein提出了RANSAC算法,該算法隨機選擇n個點計算得到一條曲線參數,并利用圖像中的其他點來檢驗這個參數是否表示了一條真實曲線。Kiryati等提出了概率Hough變換方法,該方法僅僅從圖像點中的一個小的集合中進行隨機選點,來作為Hough變換的輸入,從而提高檢測效率。Cheng等利用粒子群優化技術提出了一種高效的Hough變換。
為了能大量減少Hough變換的計算時間和存儲需求,Xu等提出了隨機Hough變換(RHT)。RHT是基于這樣的考慮,在Hough變換的參數累積階段,大多數情況下,對于可靠的曲線檢測,無需對所有參數進行累積。RHT提出了在圖像空間中的隨機采樣和參數空間多到一的映射機制,僅僅使用一個動態參數鏈表就代替了Hough變換中的完全參數累積,從而克服了標準Hough變換的許多問題。RHT與Hough變換相比,具有存儲空間需求小、快速、無限的參數空間和任意高的檢測精度的優點。此外,還能避免選擇合適的窗口和量化累積器的困難,以及尋找局部最大值的困難。這兩點是影響Hough變換性能的重要因素。但是,對于復雜或噪聲比例較大的圖像,RHT的性能將會受到很大的影響。因此,一些改進的RHT算法被提出來緩解這些問題。如Walsh等通過指定目標分配方法和加權采樣參數來優化曲線檢測方法。Ji等對誤差傳播進行研究提高了檢測的魯棒性和精確性,同時通過選取最有可能位于曲線上且能計算得到精確曲線參數的點作為采樣點以提高檢測速度。Jiang利用概率采樣和特征點優化了選取采樣點和尋找候選圓的方法,從而顯著提高了檢測速度。
為了避免RHT中參數累積所花費的大量內存空間與計算時間,Chen和Chung提出一種隨機圓檢測算法(RCD),該算法從邊緣點集中隨機選取4點,其中任意3點均能計算得到一個圓參數,若另外1點也在該圓參數所對應圓上則進行證據積累以判斷其是否為真圓。Chung和Huang提出了在證據積累階段通過裁剪投稿策略來加速對曲線的檢測;Chung等利用多次證據確認來提高RCD的計算速度,并通過改進的方法提高檢測精度。
標準Hough變換的主要問題是計算量和存儲需求過大。計算量過大的原因是,對圖像中的每一個點,都能計算出很多條曲線,而在累加器中需累積與這些曲線相對應的單元信息。存儲需求過大的原因是,累積器的大小與曲線參數的個數成指數形式增長。RHT通過從邊緣點集中隨機采樣以及從圖像空間到參數空間多到一映射的方法來解決標準Hough變換中存在的這些問題。
發明內容
本發明所要解決的技術問題是針對現有技術的不足提供一種復雜場景中精確的實時曲線檢測方法。
本發明的技術方案如下:
一種復雜場景中精確的實時曲線檢測方法,通過圖像獲取設備得到待檢測的圖像,對該圖像實施灰度化轉換后利用Laplacian(4向)算子進行邊緣檢測,得到二值待檢測圖像。對于該二值圖像,首先由隨機采樣點計算得到一個曲線參數,通過在測試區域選擇若干個圖像點,統計這些圖像點中位于該曲線參數所對應的曲線上的個數。若位于該曲線上的點數大于某一閾值,則認為該曲線為候選曲線。然后利用證據積累方法進一步確定該候選曲線是否為真實曲線。本發明采用了新穎的候選曲線確定方法來有效提高曲線的檢測速度。實驗結果表明該方法具有快速、高精度、強魯棒性等特點。
所述算法的具體步驟為:
A1創建邊緣點集D、數組E以及數組I,初始化采樣次數f=0;
A2從D中隨機選取n個相互距離均大于閾值Td的不同點d1,...,dn,計算由這n個點所確定的可能曲線;
A3判斷位于可能曲線上的測試點數s是否大于閾值t;若s>t,則這條可能曲線被視為候選曲線,轉A5;否則這條可能曲線不是候選曲線,轉A4;
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