[發明專利]一種圖像結構邊緣的定位方法及裝置有效
| 申請號: | 201710517455.4 | 申請日: | 2017-06-29 |
| 公開(公告)號: | CN107464245B | 公開(公告)日: | 2020-08-18 |
| 發明(設計)人: | 伍更新;高大帥;李健;張連毅;武衛東 | 申請(專利權)人: | 北京捷通華聲科技股份有限公司 |
| 主分類號: | G06T7/10 | 分類號: | G06T7/10;G06T7/13 |
| 代理公司: | 北京潤澤恒知識產權代理有限公司 11319 | 代理人: | 莎日娜 |
| 地址: | 100193 北京市海淀區東北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 圖像 結構 邊緣 定位 方法 裝置 | ||
1.一種圖像結構邊緣的定位方法,其特征在于,所述方法包括:
獲取待檢測圖像;
采用預先訓練好的邊緣檢測模型,對所述待檢測圖像進行邊緣檢測,得到邊緣得分矩陣;
對所述邊緣得分矩陣進行直線檢測;
根據所述直線檢測結果確定候選結構邊緣;
根據預設的約束條件,在所述候選結構邊緣中確定目標結構邊緣;
其中,訓練所述邊緣檢測模型的步驟為:獲取圖像樣本;
對所述圖像樣本進行標注,確定以結構邊緣像素點為中心的圖像塊為正樣本,以非結構邊緣像素點為中心的圖像塊為負樣本;
獲取所述正樣本和負樣本的多通道特征,所述多通道特征由顏色通道特征,梯度幅值通道特征和梯度方向通道特征組成,所述顏色通道特征為ycbcr或lab顏色通道特征;
根據所述圖像樣本,以及所述正樣本和負樣本的多通道特征,對機器學習分類器進行訓練得到邊緣檢測模型。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述根據所述直線檢測結果確定候選結構邊緣的步驟,包括:
根據所述直線檢測結果,確定潛在直線;
根據所述潛在直線的角度,確定水平線和垂直線;
根據所述水平線和所述垂直線,獲得候選結構邊緣。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據所述水平線和所述垂直線,獲得候選結構邊緣的步驟,包括:
根據任意兩條所述水平線和任意兩條所述垂直線,獲得候選結構邊緣,所述候選結構邊緣的形狀為四邊形。
4.一種圖像結構邊緣的定位裝置,其特征在于,所述裝置包括:
圖像獲取模塊,用于獲取待檢測圖像;
邊緣檢測模塊,用于采用預先訓練好的邊緣檢測模型,對所述待檢測圖像進行邊緣檢測,得到邊緣得分矩陣;
直線檢測模塊,用于對所述邊緣得分矩陣進行直線檢測;
邊緣候選模塊,用于根據所述直線檢測模塊的結果確定候選結構邊緣;
邊緣確定模塊,用于根據預設的約束條件,在所述候選結構邊緣中確定目標結構邊緣;
所述裝置還包括模型訓練模塊,所述模型訓練模塊包括:
樣本獲取子模塊,用于獲取圖像樣本;
樣本標注子模塊,用于對所述圖像樣本進行標注,確定以結構邊緣像素點為中心的圖像塊為正樣本,以非結構邊緣像素點為中心的圖像塊為負樣本;
特征獲取子模塊,用于獲取所述正樣本和負樣本的多通道特征;所述多通道特征由顏色通道特征,梯度幅值通道特征和梯度方向通道特征組成,所述顏色通道特征為ycbcr或lab顏色通道特征;
模型獲得子模塊,用于根據所述圖像樣本,以及所述正樣本和負樣本的多通道特征,對機器學習分類器進行訓練得到邊緣檢測模型。
5.根據權利要求4所述的裝置,其特征在于,所述邊緣候選模塊,包括:
直線確定子模塊,用于根據所述直線檢測模塊的結果,確定潛在直線;
直線分類子模塊,用于根據所述潛在直線的角度,確定水平線和垂直線;
邊緣構成子模塊,用于根據所述水平線和所述垂直線,獲得候選結構邊緣。
6.根據權利要求5所述的裝置,其特征在于,所述邊緣構成子模塊,包括:
四邊形構成子模塊,用于根據任意兩條所述水平線和任意兩條所述垂直線,獲得候選結構邊緣,所述候選結構邊緣的形狀為四邊形。
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