[發明專利]一種基于貝塞爾控制點搜索的曲線識別方法

有效

• 申請號: 201410216780.3
• 申請日: 2014-05-21
• 公開（公告）號: CN103971101A
• 公開（公告）日: 2014-08-06
• 發明（設計）人: 李富明;黃國棟;周建朋;孫家新;王開均
• 申請（專利權）人: 國家電網公司;國網天津市電力公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 天津才智專利商標代理有限公司 12108
• 代理人: 龐學欣

技術領域

本發明屬于圖像處理技術領域，特別是涉及一種基于貝塞爾控制點搜索的曲線識別方法。

背景技術

醫學領域中的血管檢測、掌紋檢測、細胞檢測，電力領域中的高壓輸電線檢測等等都需要應用到曲線跟蹤技術，因此曲線跟蹤技術的研究有著重要的意義。

傳統的曲線跟蹤技術存在以下問題：1)對噪聲圖像敏感；2)對存在背景干擾的圖像敏感；3)無法準確識別出交叉曲線；4)無法識別出現斷裂的曲線；5)對于圖像出現變化的情況，無法準確識別待檢測曲線；6)無法實時地識別出圖像中存在的曲線；7)一旦曲線檢測錯誤，沒有自動修正機制識別曲線。

綜上所述，目前迫切需要提出一種能簡單、有效地跟蹤連接復雜場景中的曲線識別方法。

發明內容

為了解決上述問題，本發明的目的在于提供一種基于貝塞爾控制點搜索的曲線識別方法。

為了達到上述目的，本發明提供的基于貝塞爾控制點搜索的曲線識別方法包括按順序執行的下列步驟：

第一步驟101，對當前圖像進行高斯平滑處理、Hessian計算和Hessian圖像細化操作，獲取Hessian細化圖像；

第二步驟102，用戶根據實際曲線位置，在視頻圖像上標定3個控制點；

第三步驟103，根據3個控制點，采用Bezier曲線構建模型法獲取Bezier曲線；

第四步驟104，根據Bezier曲線和3個控制點獲取Hessian細化圖像上的檢測曲線并輸出。

在第一步驟101中，所述的高斯平滑處理的方法如下：設當前圖像為I(x,y)，經過濾波處理后獲得的平滑圖像I_σ(x,y)為：

I_σ(x,y)＝I(x,y)*g_σ(x,y)

其中，I(x,y)為當前圖像內點(x,y)的灰度值，I_σ(x,y)為當前圖像的平滑圖像內點(x,y)的灰度值，g_σ(x,y)表示高斯平滑的核函數，*表示卷積運算，高斯平滑的核函數g_σ(x,y)中σ的取值與線的寬度有關，滿足其中ω表示線的像素寬度。

在第一步驟101中，所述的Hessian計算包括以下步驟：

步驟a)利用當前的平滑圖像內每點(x,y)的灰度值的二階梯度值構建Hessian矩陣H(x,y)=rxx(x,y)rxy(x,y)rxy(x,y)ryy(x,y),]]>計算Hessian矩陣的特征值λ，其中，r_xx(x,y)、r_xy(x,y)、r_yy(x,y)表示點(x,y)與周圍八個鄰邊點的灰度梯度差值，其計算公式如下：

r_xx(x,y)＝|I(x-1,y)+I(x+1,y)-I(x,y)|

r_yy(x,y)＝|I(x,y-1)+I(x,y+1)-I(x,y)|