[發明專利]基于改進Sobel算子的人臉速寫系統和輪廓提取方法有效
| 申請號: | 201810185272.1 | 申請日: | 2018-03-07 |
| 公開(公告)號: | CN108363986B | 公開(公告)日: | 2021-08-13 |
| 發明(設計)人: | 周士貴;高龍 | 申請(專利權)人: | 曲阜師范大學 |
| 主分類號: | G06K9/00 | 分類號: | G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司: | 江蘇瑞途律師事務所 32346 | 代理人: | 劉琦 |
| 地址: | 273165 山*** | 國省代碼: | 山東;37 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 改進 sobel 算子 速寫 系統 輪廓 提取 方法 | ||
1.一種基于改進Sobel算子的人臉速寫系統,其特征在于,該系統包括:
圖像采集模塊,通過攝像頭采集并提取包含人臉的原始圖像;
圖像處理模塊,用以將攝像頭采集的原始圖像轉化為灰度圖像,并進行人臉輪廓的提取,具體為:將所述灰度圖像與改進的Sobel算子作平面卷積,得到梯度圖像,然后對所述梯度圖像依次進行初步邊緣細化,二值化,得到二值化圖像,對所述二值化圖像先剔除噪點及短線條,然后進行最終邊緣細化操作,得到處理后圖像;所述圖像處理模塊采用最大梯度法進行初步邊緣細化,具體為:找出梯度圖像中任一像素點八鄰域中的最大梯度值,將其乘以梯度系數后與該像素點作比較,若大于該像素點梯度值,則剔除該像素點,否則保留該像素點;
圖像處理模塊采用遍歷法進行最終邊緣細化,具體為:按照自上而下逐行,每行中從左到右逐個元素,遍歷剔除噪點及短線條后的二值化圖像中像素點,以同一行中是否連續來對黑色像素點進行分組,連續排列的黑色像素點和單獨的一個黑色像素點均獨立成組,若一個分組中的黑色像素點個數大于極限數,則保留該組黑色像素點,否則剔除該組中全部黑色像素點,其中,極限數C=a*W,a為極限系數,W為圖像寬度;
控制信息轉化模塊,用以確定處理后圖像中每個黑色像素點的矢量信息,確定每次繪制的起始點,并轉化為步進電機驅動脈沖;
執行模塊,用以根據控制信息轉化模塊給出的步進電機脈沖信號,控制步進電機轉動,帶動畫筆移動,完成人臉速寫。
2.如權利要求1所述的一種基于改進Sobel算子的人臉速寫系統,其特征在于,所述改進的Sobel算子為:
3.如權利要求1所述的一種基于改進Sobel算子的人臉速寫系統,其特征在于,所述攝像頭為黑白攝像頭,采集并提取的原始圖像即為灰度圖像。
4.如權利要求1所述的一種基于改進Sobel算子的人臉速寫系統,其特征在于,所述攝像頭為彩色攝像頭,采集并提取的原始圖像為彩色圖像,圖像處理模塊通過公式Y=0.299R+0.587G+0.114B將彩色圖像轉化為灰度圖像,其中R、G、B分別代表彩色圖像中紅色、綠色、藍色三個通道的顏色,Y為轉換后灰度圖像。
5.如權利要求1、2、3或4所述的一種基于改進Sobel算子的人臉速寫系統,其特征在于,所述圖像采集模塊采用DMA方式采集包含人臉的原始圖像。
6.如權利要求1、2、3或4所述的一種基于改進Sobel算子的人臉速寫系統,其特征在于,所述圖像處理模塊通過模板匹配法剔除噪點及短線條,具體為:將二值化后圖像中黑色像素點逐個與3*3模板矩陣進行卷積操作,每次操作中,若結果為0,則剔除該黑色像素點,否則繼續與5*5模板矩陣進行卷積操作,若結果為0,則剔除5*5模板矩陣鄰域內所有黑色像素點,否則繼續與7*7模板矩陣進行卷積操作,若結果為0,則剔除7*7模板矩陣鄰域內所有黑色像素點,否則保留7*7模板矩陣鄰域內所有黑色像素點,所述3*3模板矩陣、5*5模板矩陣、7*7模板矩陣的形式為:矩陣首行、首列及尾行、尾列元素為1,其余元素為0。
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