[發明專利]一種結合外部邊緣信息和內部聚合筆道的線描畫生成算法

在審

• 申請號: 201711418454.0
• 申請日: 2017-12-25
• 公開（公告）號: CN108171771A
• 公開（公告）日: 2018-06-15
• 發明（設計）人: 孫迪;馬文濤;陳亞瑞;張傳雷;史艷翠;許迪
• 申請（專利權）人: 天津科技大學
• 主分類號: G06T11/20
• 分類號: G06T11/20;G06T7/13;G06T7/136;G06T5/00
• 代理公司: 天津盛理知識產權代理有限公司 12209
• 代理人: 王利文

1.一種結合外部邊緣信息和內部聚合筆道的線描畫生成算法，其特征在于包括以下步驟：

步驟1、對于輸入的壁畫圖像I，使用高斯濾波器去除噪聲并進行灰度化處理得到去噪后的灰度圖像I₀；

步驟2、對灰度圖像I₀進行邊緣提取，得到筆道外部邊緣圖I₁；

步驟3、利用高頻濾波對灰度圖像I₀進行提升得到筆道內部細節圖I₂；

步驟4、綜合筆道外部邊緣圖I₁和筆道內部細節圖I₂的信息進行筆道融合，生成一條完整筆道I₃；

步驟5、基于閾值分割和信息疊加的筆道修補，得到完整性增強的線描圖I₄；

步驟6、利用Portace方法對線描圖I₄進行矢量化處理，得到平滑一致的結果線描圖。

2.根據權利要求1所述的一種結合外部邊緣信息和內部聚合筆道的線描畫生成算法，其特征在于：所述步驟2的具體處理過程如下：

⑴利用Sobel算子計算每一個像素點的梯度值來獲取灰度圖像I₀的梯度幅值，梯度幅值G的計算方法如下：

其中G_x和G_y分別表示該像素點(x,y)在水平方向和垂直方向的梯度；

⑵利用反正切函數比較像素點的水平梯度G_x和垂直梯度G_y的大小來獲得邊緣方向D，其計算公式如下：

D[x,y]＝arctan(G_x/G_y)

⑶對梯度幅值進行非極大值抑制：利用梯度的方向尋找像素點局部最大值，將梯度幅值G中非極大值點所對應的灰度值置為0，從而剔除掉一大部分非邊緣的點，得到非極大值抑制圖像G₁；

⑷對非極大值抑制圖像G₁作用兩個閾值th1和th2，將梯度值小于閾值th1的像素的灰度值設為0，得到邊緣圖像N₁，然后把梯度值小于閾值th2的像素的灰度值設為0，得到邊緣圖像N₂，以邊緣圖像N₂為基礎，將邊緣鏈接成輪廓，當到達輪廓的端點時，在端點的8鄰域點中尋找滿足低閾值的點，再根據此點收集新的邊緣，直到整個圖像邊緣閉合，由此形成筆道外部邊緣圖I₁。

3.根據權利要求2所述的一種結合外部邊緣信息和內部聚合筆道的線描畫生成算法，其特征在于：所述閾值th1和th2之間的關系為：th1＝0.4th2。

4.根據權利要求1所述的一種結合外部邊緣信息和內部聚合筆道的線描畫生成算法，其特征在于：所述步驟3的具體處理過程為：

⑴使用下式計算灰度圖的增量，結果用ΔI₀表示：

⑵進行高頻提升，按下式計算得到筆道內部細節圖I₂：

I₂(x,y)＝min(255,I₀(x,y)+ΔI₀(x,y))。

5.根據權利要求1所述的一種結合外部邊緣信息和內部聚合筆道的線描畫生成算法，其特征在于：所述步驟4采用如下公式進行筆道融合：

其中，(x′,y′)為(x,y)的8鄰域內的某個像素。

6.根據權利要求1所述的一種結合外部邊緣信息和內部聚合筆道的線描畫生成算法，其特征在于：所述步驟5的具體處理方法為：

⑴使用Otsu方法對濾波結果I₂進行閾值分割，剔除灰度值較大的像素，閾值分割結果記為I′₂；

⑵使用如下公式疊加I₃和I′₂，以生成完整的線描畫I₄：

I₄(x,y)＝I₃(x,y)&I₂′(x,y)。