[發(fā)明專利]一種基于IMX6圖形處理器的直線檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710187712.2
• 申請日: 2017-03-27
• 公開（公告）號: CN106952216B
• 公開（公告）日: 2020-07-28
• 發(fā)明（設計）人: 顧菘;何先定;葛劍;王磊
• 申請（專利權）人: 成都航空職業(yè)技術學院
• 主分類號: G06T1/20
• 分類號: G06T1/20;G06T15/00;G06T7/00
• 代理公司: 成都正華專利代理事務所(普通合伙) 51229
• 代理人: 李蕊

本發(fā)明屬于數(shù)字圖像處理技術領域，公開了一種基于IMX6圖形處理器的直線檢測方法，該方法利用OpenGL的離屏渲染技術，將圖像在幀緩沖對象中進行渲染，并通過CPU讀取幀緩沖對象中的數(shù)據(jù)，從而克服部分GPU處理器不支持幾何著色器而無法動態(tài)增加頂點的缺點，提高了算法的通用性；利用OpenGL的圖像混合技術，將尋找直線的交點問題轉化為尋找灰度圖像像素值的最大值問題，通過得到的最大值坐標便可以計算出要檢測的直線方程。本發(fā)明受硬件的制約小，提高了算法的通用性，本發(fā)明具有節(jié)約開發(fā)成本，計算復雜度低，運算速度快的特點。

技術領域

本發(fā)明屬于計算機視覺領域，具體涉及一種基于IMX6圖形處理器的直線檢測方法。

背景技術

直線檢測技術就是將圖像中的一條或幾條直線檢測出來并進行標定的技術。由于任何圖像在微觀上都是由許多直線構成，因此許多圖像處理功能都可以歸結為在圖像中對直線進行檢測。2016年北京智芯原動科技有限公司發(fā)明的“車道直線檢測方法及裝置”(申請?zhí)枺?01610134621.8)，將車道線圖像進行二值化處理后，對它的檢測問題便能夠轉化為圖像中的直線檢測問題。2014年廣東工業(yè)大學發(fā)明的“一種基于直線檢測的PCB層數(shù)及導線厚度測量方法”(申請?zhí)枺?01410289894.0)，通過提取PCB板導線邊界計算PCB的層數(shù)和導線厚度。一方面，目前大多數(shù)的直線提取方法都采用了Hough變換的原理。Hough變換是一種常用的在圖像中檢測直線的方法，它利用圖像空間與參數(shù)空間中點與線的對偶性，將圖像空間中的直線檢測問題轉化為參數(shù)空間中對點的表決投票問題，參數(shù)空間中票數(shù)最多的點即為圖像空間中需要檢測的直線。通過Hough變換檢測得到的直線雖然具有相當高的精度，但是其計算量相當大。另一方面，目前大多數(shù)的直線提取方法均是在CPU中計算完成。然而，隨著圖形處理器(Graphics Processing Unit,GPU)的不斷發(fā)展，圖像處理中大批量的計算工作逐漸從CPU轉移到了GPU中。由于Hough變換的參數(shù)方程為曲線，因此在空間轉換的計算中必須逐點進行變換，如果將Hough變換方法移植入GPU中，無法充分發(fā)揮GPU的強大性能。

2011年，Marketa Dubska在“PClines–Line Detection Using ParallelCoordinates”一文中提出了利用平行坐標系(parallel coordinates)進行直線檢測的方法。與Hough變換一樣，這種方法也是將圖像空間轉變?yōu)閰?shù)空間并進行投票，但是由于采用了平行坐標系，圖像空間中的任意一點映射到參數(shù)空間中的結果均為一些直線線段。特別地，在描述線段時只需要提供其兩個端點，而不需要逐點進行計算，因此大大提高了運算速度；并且，這種方法更加適合在GPU中進行運算。Marketa Dubska也提出了這種方法的GPU解決方案，通過OpenGL接口，能夠使得算法可以全部在GPU中運行。然而，在其實施過程中運用了幾何著色器(Geometry Shader)的功能。幾何著色器作為頂點著色器(Vertex Shader)和片元著色器(Fragment Shader)的橋梁，可以動態(tài)增加頂點數(shù)目。但是它作為OpenGL3.0的核心之一只能應用在目前較高檔的芯片中，這樣必然會帶來成本的增加。而目前國內(nèi)主流的嵌入式芯片中大都采用OpenGL ES2.0接口，例如恩智浦公司的IMX6系列處理器，它們大都不支持幾何著色器的功能。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種基于IMX6圖形處理器的直線檢測方法，該方法受硬件制約小，通用性好，節(jié)約開發(fā)成本，計算復雜度低，運算速度快，能夠滿足實時性的要求。

本發(fā)明解決上述技術問題的技術方案如下：

一種基于IMX6圖形處理器的直線檢測方法，包括以下步驟：

(1)在GPU中將輸入的圖像轉化為灰度圖，利用sobel算子對所述灰度圖進行濾波，得到二值化圖像；

(2)分別計算二值化圖像中每個像素點和方向的梯度，如果x或y方向的梯度大于預設閾值，則將此像素點作為邊界點，并設為1，否則設為0,由此得到邊界二值化圖；