[發(fā)明專利]一種分方向邊界線檢測方法及系統(tǒng)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201310625082.4 | 申請日： | 2013-11-28 |
| 公開（公告）號： | CN104680506A | 公開（公告）日： | 2015-06-03 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 王建華;史培培 | 申請（專利權(quán)）人： | 方正國際軟件（北京）有限公司;方正國際軟件有限公司 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00 |
| 代理公司： | 北京天悅專利代理事務(wù)所(普通合伙) 11311 | 代理人： | 田明;任曉航 |
| 地址： | 100080 北京市海*** | 國省代碼： | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 一種 方向 邊界線 檢測 方法 系統(tǒng) | ||
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于非極大化抑制圖的分方向邊界線檢測方法及系統(tǒng)。
背景技術(shù)
邊緣是圖像最基本的特征，邊緣檢測時圖像處理和計算機視覺中最為經(jīng)典和基礎(chǔ)的問題之一，在物體識別、三維重建、圖像匹配、檢索等諸多方面有著重要應(yīng)用。在復(fù)雜背景下定位證件圖像（例如身份證、駕照、行駛證、護照等）時，證件圖像的邊緣往往是最重要的信息之一。傳統(tǒng)的邊緣檢測算法有些只是得到一些邊緣點位置的孤立信息，如roberts算子、sobel算子、prewitt算子等，而有些是通過后續(xù)追蹤算法得到了邊緣輪廓信息，如canny算子，通過以上算法對圖像進行邊緣檢測的結(jié)果往往是一些紛雜的孤立的邊界，增加了后續(xù)證件邊界的篩選的難度。
通過canny邊緣檢測技術(shù)進行邊緣檢測的主要步驟如下：
1.對圖像進行高斯平滑處理，去除噪聲影響；
2.進行邊緣檢測，可以采用sobel算子、prewitt算子等；
3.對邊緣點的梯度方向進行非極大化抑制；
4.采用高低閾值對非極大化抑制圖追蹤，得到原圖的邊界圖像。
canny算法主要是根據(jù)邊緣梯度幅度的大小來確定門限和追蹤的種子點，參數(shù)可選余地比較小，且門限不易選取，門限高則可能無法得到需要的邊界；而門限低則出現(xiàn)邊界大大增多，提高了篩選的難度。
發(fā)明內(nèi)容
針對現(xiàn)有技術(shù)中存在的缺陷，本發(fā)明的目的在于提供一種分方向邊界線檢測方法及系統(tǒng)，通過該方法及系統(tǒng)實現(xiàn)圖像邊界線的分方向檢測。
為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為：一種分方向邊界線檢測方法，包括以下步驟：
（1）計算待檢測圖像中每個像素點的梯度幅值；
（2）獲取待檢測圖像中的所有梯度局部極大值點；
（3）分別選取每個梯度局部極大值點作為種子點，并在所述的所有梯度局部極大值點中分別檢測種子點在水平方向和豎直方向上的連接點，得到待檢測圖像的邊界線。
進一步，如上所述的一種分方向邊界線檢測方法，步驟（1）中，在計算每個像素點的梯度幅值之前，通過對待檢測圖像進行高斯平滑處理消除待檢測圖像的噪聲。
進一步，如上所述的一種分方向邊界線檢測方法，步驟（1）中，如果所述的待檢測圖像為彩色圖像，計算待檢測圖像中每個像素點梯度幅值的具體方式為：
1）分別計算待檢測圖像的每個顏色通道中每個像素點的梯度幅值；
2）對所有顏色通道中對應(yīng)像素點的梯度幅度進行梯度融合，得到待檢測圖像的每個像素點的梯度幅值。
進一步，如上所述的一種分方向邊界線檢測方法，步驟（2）中，獲取待檢測圖像中的梯度局部極大值點的具體方式包括：
設(shè)待檢測圖像中某個像素點g(x，y)的梯度幅值為m(x，y)，其梯度方向上相鄰的兩個像素點對應(yīng)的梯度幅值分別為m1(x，y)和m2(x，y)，若m(x，y)>m1(x，y)且m(x，y)>m2(x，y)，則像素點g(x，y)為梯度局部極大值點。
再進一步，如上所述的一種分方向邊界線檢測方法，步驟（3）中，檢測種子點在水平方向和豎直方向上的連接點時，分別在水平方向和豎直方向的0°、45°和-45°三個鄰域方向上檢測其連接點。
更進一步，如上所述的一種分方向邊界線檢測方法，步驟（3）中，檢測種子點在水平方向和豎直方向上的連接點，得到待檢測圖像邊界線的具體方式包括：
a.選取一個梯度局部極大值點作為種子點；
b.分別查找所述種子點在其水平方向和豎直方向的0°、45°和-45°鄰域方向的梯度局部極大值點，得到其水平方向的連接點和豎直方向的連接點；
c.重復(fù)步驟a和b，直到找到所有梯度局部極大值點作為種子點時的水平方向和豎直方向上的連接點；
d.將所有水平連接點連接得到待檢測圖像水平方向的邊界線，將所有豎直連接點連接得到待檢測圖像豎直方向的邊界線。
一種分方向邊界線檢測系統(tǒng)，包括：
梯度計算模塊，用于計算待檢測圖像中每個像素點的梯度幅值；
極大值點獲取模塊，用于獲取待檢測圖像中的所有梯度局部極大值點；
邊界線檢測模塊，用于檢測待檢測圖像的邊界線，檢測方式為：分別選取每個梯度局部極大值點作為種子點，并在所述的所有梯度局部極大值點中分別檢測種子點在水平方向和豎直方向上的連接點，得到待檢測圖像的邊界線。
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