[發(fā)明專利]一種面向監(jiān)控場(chǎng)景結(jié)構(gòu)的幾何校正方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201810159221.1
• 申請(qǐng)日: 2018-02-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN108280815B
• 公開(kāi)（公告）日: 2021-10-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 汪萍;葉海精;王樂(lè);李果;劉滔
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 安徽新聞出版職業(yè)技術(shù)學(xué)院
• 主分類(lèi)號(hào): G06T5/00
• 分類(lèi)號(hào): G06T5/00;G06T7/13
• 代理公司: 安徽合肥華信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 34112
• 代理人: 余成俊

1.一種面向監(jiān)控場(chǎng)景結(jié)構(gòu)的幾何校正方法，其特征在于：具體步驟如下：(1)計(jì)算輸入圖像的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)；(2)計(jì)算拍攝圖像的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)；(3)計(jì)算幾何校正候選圖像；(4)場(chǎng)景結(jié)構(gòu)內(nèi)容評(píng)價(jià)；(5)面向場(chǎng)景結(jié)構(gòu)的幾何校正輸出圖像；

所述的計(jì)算輸入圖像的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)，將監(jiān)控場(chǎng)景圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，使用Canny邊緣檢測(cè)，并進(jìn)行Hough直線檢測(cè)，提供場(chǎng)景結(jié)構(gòu)，并獲得抑制后的監(jiān)控圖像邊緣；

所述的計(jì)算拍攝圖像的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)，將拍攝的場(chǎng)景圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，使用Canny邊緣檢測(cè)，并進(jìn)行Hough直線檢測(cè)，提供拍攝的場(chǎng)景圖像的結(jié)構(gòu)，并獲得抑制后的拍攝圖像邊緣；

所述的計(jì)算幾何校正候選圖像，遍歷計(jì)算拍攝圖像直線參數(shù)，將直線交叉點(diǎn)作為獲取圖像旋轉(zhuǎn)中心點(diǎn)，將直線夾角作為圖像的旋轉(zhuǎn)角，獲得幾何校正參數(shù)用于獲取幾何校正的單應(yīng)性矩陣；

所述的監(jiān)控圖像的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)內(nèi)容評(píng)價(jià)，將監(jiān)控圖像劃分為若干網(wǎng)絡(luò)區(qū)域，并依次計(jì)算監(jiān)控場(chǎng)景各區(qū)域的灰度均值和標(biāo)準(zhǔn)差；

所述的面向場(chǎng)景結(jié)構(gòu)的幾何校正輸出圖像，依次計(jì)算各候選幾何圖像的整體場(chǎng)景結(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)，記錄匹配對(duì)最高的幾何校正圖像作為輸出；

所述的計(jì)算輸入圖像的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)，包括以下步驟：

步驟S1-1，輸入監(jiān)控場(chǎng)景圖像，轉(zhuǎn)化為灰度圖像I_t；

步驟S1-2，對(duì)監(jiān)控圖像使用Canny進(jìn)行邊緣檢測(cè)獲得初始邊緣E_t；

步驟S1-3，對(duì)監(jiān)控圖像的初始邊緣，進(jìn)行Hough直線檢測(cè)，Hough響應(yīng)矩陣，其中橫坐標(biāo)為直線斜率，縱坐標(biāo)為直線到原點(diǎn)的距離；

步驟S1-4，在Hough響應(yīng)矩陣中尋找前k個(gè)局部極大值，按照響應(yīng)值從大到小排序，獲得直線參數(shù)集合H_t(k)＝{θ_t(k),ρ_t(k)}，其中θ_t(k)代表直線的角度信息，ρ_t(k)代表直線的長(zhǎng)度信息，該直線參數(shù)集合就是場(chǎng)景中的結(jié)構(gòu)；

步驟S1-5，根據(jù)直線參數(shù)集合H_t(k)在空白圖像中繪制直線，獲得監(jiān)控場(chǎng)景結(jié)構(gòu)的直線掩模圖像A_t；

步驟S1-6，將場(chǎng)景結(jié)構(gòu)的直線掩模圖像A_t和初始邊緣E_t進(jìn)行與運(yùn)算，獲得抑制后的監(jiān)控圖像邊緣G_t，

G_t＝{g|g∈I_t,g∈H_t},其中g(shù)代表抑制后的邊緣信息；

所述的計(jì)算拍攝圖像的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)，包括以下步驟：

步驟S2-1，輸入攝像頭拍攝的場(chǎng)景圖像，轉(zhuǎn)化為灰度圖像I_s；

步驟S2-2，對(duì)拍攝圖像使用Canny進(jìn)行邊緣檢測(cè)獲得初始邊緣E_s；

步驟S2-3，對(duì)拍攝圖像的初始邊緣，進(jìn)行Hough直線檢測(cè)，Hough響應(yīng)矩陣，其中橫坐標(biāo)為直線斜率，縱坐標(biāo)為直線到原點(diǎn)的距離；

步驟S2-4，在Hough響應(yīng)矩陣中尋找前i個(gè)局部極大值，按照響應(yīng)值從大到小排序，獲得直線參數(shù)集合H_s(i)＝{θ_s(i),ρ_s(i)}，其中θ_s(i)代表直線的角度信息，ρ_s(i)代表直線的長(zhǎng)度信息，該直線參數(shù)集合就是拍攝的場(chǎng)景圖像結(jié)構(gòu)；

步驟S2-5，根據(jù)直線參數(shù)集合H_s(i)在空白圖像中繪制直線，獲得拍攝圖像場(chǎng)景結(jié)構(gòu)的直線掩模圖像A_s；

步驟S2-6，將拍攝圖像的場(chǎng)景結(jié)構(gòu)的直線掩模圖像A_s和初始邊緣E_s進(jìn)行與運(yùn)算，獲得抑制后的拍攝圖像邊緣G_s ，

G_s＝{g|g∈I_s,g∈H_s}；

所述的計(jì)算幾何校正候選圖像，包括以下步驟：

步驟S3-1，提取步驟S1-4中的監(jiān)控圖像的第一直線參數(shù)H_t(1)＝{θ_t(1),ρ_t(1)}；

步驟S3-2，提取拍攝圖像的前k條直線參數(shù)集合H_s(k)＝{θ_s(k),ρ_s(k)}；

步驟S3-3，遍歷計(jì)算拍攝圖像直線參數(shù)，將直線交叉點(diǎn)p作為獲取圖像旋轉(zhuǎn)中心點(diǎn)，p_M(k)為拍攝圖像的第k條直線交叉點(diǎn)

p_M(k)＝{p|p∈H_s(k),p∈H_t(1)}；

步驟S3-4，遍歷計(jì)算拍攝圖像直線參數(shù)，將直線夾角作為圖像的旋轉(zhuǎn)角，θ_M(k)為拍攝圖像的第k條直線夾角

θ_M(k)＝θ_s(k)-θ_t(1)；

步驟S3-5，獲得幾何校正參數(shù)M_s＝{m(k)}＝{θ_M(k),p_M(k)}，其中m(k)表示拍攝圖像的第k條直線幾何校正參數(shù)，該幾何校正參數(shù)M_s可以用于獲取幾何校正的單應(yīng)性矩陣；

步驟S3-6，根據(jù)幾何校正參數(shù)M_s，使用雙線性二次插值方法，對(duì)拍攝圖像I_s進(jìn)行幾何校正，獲取候選的幾何校正圖像集合I_s(m(k))；

步驟S3-7，對(duì)拍攝圖像結(jié)構(gòu)G_s進(jìn)行幾何校正，獲取候選的幾何校正圖像集合G_s(m(k))。