[發(fā)明專利]一種隨機(jī)中心聚集圖像網(wǎng)目調(diào)方法和系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810203984.1
• 申請日: 2018-03-13
• 公開（公告）號: CN108389259B
• 公開（公告）日: 2020-05-26
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 易堯華;劉艷鶴;劉磊;梁正宇;何婧婧
• 申請（專利權(quán)）人: 武漢大學(xué)
• 主分類號: G06T17/20
• 分類號: G06T17/20
• 代理公司: 武漢科皓知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 42222
• 代理人: 王琪

1.一種隨機(jī)中心聚集圖像網(wǎng)目調(diào)方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1，利用藍(lán)噪聲網(wǎng)目調(diào)算法對灰度色塊進(jìn)行網(wǎng)目調(diào)處理，得到二值圖像，將其看成一個(gè)元素為1和0的矩陣Arr1，其中1表示種子點(diǎn)，0表示非種子點(diǎn)；

步驟2，對矩陣Arr1進(jìn)行處理，增加種子點(diǎn)分布的隨機(jī)均勻性；處理方式如下，

(1)將矩陣Arr1按照2×2的方式拼接得到大矩陣；

(2)利用高斯濾波函數(shù)對矩陣Arr1中的每個(gè)元素進(jìn)行7×7鄰域?yàn)V波，計(jì)算每個(gè)元素周圍的種子點(diǎn)密度，高斯濾波函數(shù)表述如下：

其中，x、y分別表示鄰域像素點(diǎn)到中心像素點(diǎn)的水平和垂直距離，σ是標(biāo)準(zhǔn)差；

(3)遍歷矩陣Arr1中的像素，如果種子點(diǎn)周圍的種子點(diǎn)密度最大，則將該點(diǎn)置為非種子點(diǎn)；如果非種子點(diǎn)周圍的種子點(diǎn)密度最小，則將該點(diǎn)置為種子點(diǎn)；依次迭代循環(huán)，直到最小密度點(diǎn)和最大密度點(diǎn)位置重合為止，結(jié)束循環(huán)，得到隨機(jī)均勻分布的種子點(diǎn)，將結(jié)果保存到矩陣Arr2中；

步驟3，采用三角網(wǎng)生長法對步驟2中的所有種子點(diǎn)構(gòu)建Delaunay三角形網(wǎng)格；

步驟3的具體實(shí)現(xiàn)方式如下，

步驟3.1，在上、下、左、右四個(gè)方向上將矩陣Arr2分別擴(kuò)展5個(gè)像素得到矩陣Arr3；

步驟3.2，將矩陣Arr3左上角像素點(diǎn)P₁作為起始點(diǎn)，在剩余點(diǎn)集中找出距離該點(diǎn)最近的種子點(diǎn)P₃，連接兩點(diǎn)，得到初始基線P₁P₃；

步驟3.3，根據(jù)空外接圓準(zhǔn)則和最大化最小角準(zhǔn)則尋找三角形的第三個(gè)頂點(diǎn)P₂，按照逆時(shí)針方向依次存儲點(diǎn)P₁、P₂、P₃；

步驟3.3.1，遍歷所有種子點(diǎn)，利用公式2判斷點(diǎn)P是否在向量的右側(cè)區(qū)域，公式表述如下：

Temp＝(x_p-x₁)(y₃-y₁)-(y_p-y₁)(x₃-x₁) (2)

其中，x_p和y_p分別表示點(diǎn)P的縱橫坐標(biāo)值，x_i、y_i表示點(diǎn)P_i的縱橫坐標(biāo)，i＝1,3；如果Temp0，則說明點(diǎn)P滿足條件，進(jìn)入下一步，反之，繼續(xù)遍歷循環(huán)；

步驟3.3.2，利用余弦公式計(jì)算∠P₁PP₃的余弦值：

如果cos∠P₁PP₃是最小值，說明此時(shí)的∠P₁PP₃最大，滿足最小角最大準(zhǔn)則，將點(diǎn)P記為P₂，按照逆時(shí)針方向依次存儲點(diǎn)P₁、P₂、P₃；反之，回轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟3.3.1繼續(xù)尋找第三個(gè)頂點(diǎn)；

步驟3.4，分別以P₁P₂、P₂P₃為初始基線，得到第二個(gè)、第三個(gè)Delaunay三角形；

步驟3.5，重復(fù)步驟3.3和步驟3.4，直到所有種子點(diǎn)完成Delaunay三角網(wǎng)構(gòu)建為止；

步驟4，根據(jù)像素點(diǎn)在三角形中的位置計(jì)算閾值；

步驟4的具體實(shí)現(xiàn)方式如下，

步驟4.1，設(shè)當(dāng)前像素點(diǎn)M的坐標(biāo)為(j，i)，將三角形的三條邊看成三個(gè)向量，利用叉乘運(yùn)算確定像素點(diǎn)所屬的三角形：

Temp0＝(j-x₄)(y₅-y₄)-(i-y₄)(x₅-x₄) (4)

Temp1＝(j-x₅)(y₆-y₅)-(i-y₅)(x₆-x₅) (5)

Temp2＝(j-x₆)(y₄-y₆)-(i-y₆)(x₄-x₆) (6)

其中，x_k、y_k表示點(diǎn)P_k的縱橫坐標(biāo)，k＝4,5,6；如果Temp0、Temp1和Temp2均小于等于零，則說明像素點(diǎn)(j，i)在三角形P₄P₅P₆內(nèi)；

步驟4.2，利用面積法計(jì)算三角形的高以及像素點(diǎn)到三角形三條邊的垂直距離；

S＝|(x₅-x₄)(y₆-y₄)-(x₆-x₄)(y₅-y₄) (7)

S₄＝|(j-x₆)(y₅-y₆)-(x₅-x₆)(i-y₆)| (8)

S₅＝|(j-x₄)(y₆-y₄)-(x₆-x₄)(i-y₄) (9)

S₆＝|(j-x₅)(y₄-y₅)-(x₄-x₅)(i-y₅)| (10)

其中，S、S₄、S₅、S₆分別表示△P₄P₅P₆、△MP₅P₆、△MP₄P₆、△MP₄P₅面積的2倍值；

H₄＝S/L₅₆ (11)

H₅＝S/L₆₄ (12)

H₆＝S/L₄₅ (13)

其中，L₄₅、L₅₆、L₆₄分別表示邊P₄P₅、P₅P₆、P₆P₄的長度，H₄、H₅、H₆分別表示邊P₅P₆上的高、邊P₆P₄上的高和邊P₄P₅上的高；

h₄＝S₄/L₅₆ (14)

h₅＝S₅/L₆₄ (15)

h₆＝S₆/L₄₅ (16)

其中，h₄、h₅、h₆分別表示點(diǎn)M到邊P₅P₆、P₆P₄、P₄P₅的垂直距離；

步驟4.3，根據(jù)上述步驟獲得的像素點(diǎn)位置參數(shù)計(jì)算閾值：

在公式17中，Q代表閾值，a_k、r_k為閾值生成參數(shù)，a_k控制著網(wǎng)點(diǎn)在H_k方向上的伸長率，影響網(wǎng)點(diǎn)形狀；r_k決定各網(wǎng)點(diǎn)在不同方向上的接觸情況；

步驟4.4，將Q的取值區(qū)間轉(zhuǎn)化到0～255之間，得到閾值Q′并保存在閾值矩陣Arr4中；

Q′＝(Q-Q_min)/(Q_max-Q_min)×255 (18)

其中，Q_min表示閾值中的最小值，Q_max表示閾值中的最大值；

步驟5，對閾值進(jìn)行調(diào)整以增加非重復(fù)閾值的數(shù)量；

步驟5利用8×8的貝爾表對閾值進(jìn)行調(diào)整，具體實(shí)現(xiàn)方式如下，

步驟5.1，確定閾值矩陣Arr4中的每個(gè)元素在貝爾表中的橫縱坐標(biāo)x_b、y_b，根據(jù)元素在貝爾表中的對應(yīng)值Bay[x_b,y_b]計(jì)算得到新的閾值A(chǔ)rr5[i,j]；

x_b＝i％8，y_b＝j(luò)％8 (19)

Arr5[i,j]＝Arr4[i,j]+0.1×Bay[x_b,y_b]/64 (20)

步驟5.2，采用冒泡法按照從小到大的順序?qū)仃嘇rr5中的閾值進(jìn)行排序，計(jì)算非重復(fù)閾值的個(gè)數(shù)Sum，根據(jù)每個(gè)閾值對應(yīng)的排序號Num得到閾值Q″，將計(jì)算結(jié)果保存在閾值矩陣Arr6中，該矩陣為最終的目標(biāo)閾值矩陣，

Q″＝(INT)(Num/Sum×255+0.5) (21)

其中，INT表示取整操作；

步驟6，將閾值矩陣按照從左到右、從上到下的順序依次對輸入圖像進(jìn)行二值化處理，得到網(wǎng)目調(diào)圖像。

2.一種隨機(jī)中心聚集圖像網(wǎng)目調(diào)系統(tǒng)，其特征在于，包括如下模塊：

種子點(diǎn)獲取模塊，用于利用藍(lán)噪聲網(wǎng)目調(diào)算法對灰度色塊進(jìn)行網(wǎng)目調(diào)處理，得到二值圖像，將其看成一個(gè)元素為1和0的矩陣Arr1，其中1表示種子點(diǎn)，0表示非種子點(diǎn)；

種子點(diǎn)隨機(jī)處理模塊，用于對矩陣Arr1進(jìn)行處理，增加種子點(diǎn)分布的隨機(jī)均勻性；處理方式如下，

(1)將矩陣Arr1按照2×2的方式拼接得到大矩陣；

(2)利用高斯濾波函數(shù)對矩陣Arr1中的每個(gè)元素進(jìn)行7×7鄰域?yàn)V波，計(jì)算每個(gè)元素周圍的種子點(diǎn)密度，高斯濾波函數(shù)表述如下：

其中，x、y分別表示鄰域像素點(diǎn)到中心像素點(diǎn)的水平和垂直距離，σ是標(biāo)準(zhǔn)差；

(3)遍歷矩陣Arr1中的像素，如果種子點(diǎn)周圍的種子點(diǎn)密度最大，則將該點(diǎn)置為非種子點(diǎn)；如果非種子點(diǎn)周圍的種子點(diǎn)密度最小，則將該點(diǎn)置為種子點(diǎn)；依次迭代循環(huán)，直到最小密度點(diǎn)和最大密度點(diǎn)位置重合為止，結(jié)束循環(huán)，得到隨機(jī)均勻分布的種子點(diǎn)，將結(jié)果保存到矩陣Arr2中；

三角網(wǎng)生成模塊，用于采用三角網(wǎng)生長法對種子點(diǎn)隨機(jī)處理模塊中的所有種子點(diǎn)構(gòu)建Delaunay三角形網(wǎng)格；

三角網(wǎng)生成模塊中通過如下步驟構(gòu)建Delaunay三角形網(wǎng)格，

步驟3.1，在上、下、左、右四個(gè)方向上將矩陣Arr2分別擴(kuò)展5個(gè)像素得到矩陣Arr3；

步驟3.2，將矩陣Arr3左上角像素點(diǎn)P₁作為起始點(diǎn)，在剩余點(diǎn)集中找出距離該點(diǎn)最近的種子點(diǎn)P₃，連接兩點(diǎn)，得到初始基線P₁P₃；

步驟3.3，根據(jù)空外接圓準(zhǔn)則和最大化最小角準(zhǔn)則尋找三角形的第三個(gè)頂點(diǎn)P₂，按照逆時(shí)針方向依次存儲點(diǎn)P₁、P₂、P₃；

步驟3.3.1，遍歷所有種子點(diǎn)，利用公式2判斷點(diǎn)P是否在向量的右側(cè)區(qū)域，公式表述如下：

Temp＝(x_p-x₁)(y₃-y₁)-(y_p-y₁)(x₃-x₁) (2)

其中，x_p和y_p分別表示點(diǎn)P的縱橫坐標(biāo)值，x_i、y_i表示點(diǎn)P_i的縱橫坐標(biāo)，i＝1,3；如果Temp0，則說明點(diǎn)P滿足條件，進(jìn)入下一步，反之，繼續(xù)遍歷循環(huán)；

步驟3.3.2，利用余弦公式計(jì)算∠P₁PP₃的余弦值：

如果cos∠P₁PP₃是最小值，說明此時(shí)的∠P₁PP₃最大，滿足最小角最大準(zhǔn)則，將點(diǎn)P記為P₂，按照逆時(shí)針方向依次存儲點(diǎn)P₁、P₂、P₃；反之，回轉(zhuǎn)執(zhí)行步驟3.3.1繼續(xù)尋找第三個(gè)頂點(diǎn)；

步驟3.4，分別以P₁P₂、P₂P₃為初始基線，得到第二個(gè)、第三個(gè)Delaunay三角形；

步驟3.5，重復(fù)步驟3.3和步驟3.4，直到所有種子點(diǎn)完成Delaunay三角網(wǎng)構(gòu)建為止；

閾值計(jì)算模塊，用于根據(jù)像素點(diǎn)在三角形中的位置計(jì)算閾值；

閾值計(jì)算模塊中通過如下步驟獲得閾值，

步驟4.1，設(shè)當(dāng)前像素點(diǎn)M的坐標(biāo)為(j，i)，將三角形的三條邊看成三個(gè)向量，利用叉乘運(yùn)算確定像素點(diǎn)所屬的三角形：

Temp0＝(j-x₄)(y₅-y₄)-(i-y₄)(x₅-x₄) (4)

Temp1＝(j-x₅)(y₆-y₅)-(i-y₅)(x₆-x₅) (5)

Temp2＝(j-x₆)(y₄-y₆)-(i-y₆)(x₄-x₆) (6)

其中，x_k、y_k表示點(diǎn)P_k的縱橫坐標(biāo)，k＝4,5,6；如果Temp0、Temp1和Temp2均小于等于零，則說明像素點(diǎn)(j，i)在三角形P₄P₅P₆內(nèi)；

步驟4.2，利用面積法計(jì)算三角形的高以及像素點(diǎn)到三角形三條邊的垂直距離；

S＝|(x₅-x₄)(y₆-y₄)-(x₆-x₄)(y₅-y₄) (7)

S₄＝|(j-x₆)(y₅-y₆)-(x₅-x₆)(i-y₆)| (8)

S₅＝|(j-x₄)(y₆-y₄)-(x₆-x₄)(i-y₄) (9)

S₆＝|(j-x₅)(y₄-y₅)-(x₄-x₅)(i-y₅)| (10)

其中，S、S₄、S₅、S₆分別表示△P₄P₅P₆、△MP₅P₆、△MP₄P₆、△MP₄P₅面積的2倍值；

H₄＝S/L₅₆ (11)

H₅＝S/L₆₄ (12)

H₆＝S/L₄₅ (13)

其中，L₄₅、L₅₆、L₆₄分別表示邊P₄P₅、P₅P₆、P₆P₄的長度，H₄、H₅、H₆分別表示邊P₅P₆上的高、邊P₆P₄上的高和邊P₄P₅上的高；

h₄＝S₄/L₅₆ (14)

h₅＝S₅/L₆₄ (15)

h₆＝S₆/L₄₅ (16)

其中，h₄、h₅、h₆分別表示點(diǎn)M到邊P₅P₆、P₆P₄、P₄P₅的垂直距離；

步驟4.3，根據(jù)上述步驟獲得的像素點(diǎn)位置參數(shù)計(jì)算閾值：

在公式17中，Q代表閾值，a_k、r_k為閾值生成參數(shù)，a_k控制著網(wǎng)點(diǎn)在H_k方向上的伸長率，影響網(wǎng)點(diǎn)形狀；r_k決定各網(wǎng)點(diǎn)在不同方向上的接觸情況；

步驟4.4，將Q的取值區(qū)間轉(zhuǎn)化到0～255之間，得到閾值Q′并保存在閾值矩陣Arr4中；

Q′＝(Q-Q_min)/(Q_max-Q_min)×255 (18)

其中，Q_min表示閾值中的最小值，Q_max表示閾值中的最大值；

閾值調(diào)整模塊，用于對閾值進(jìn)行調(diào)整以增加非重復(fù)閾值的數(shù)量；

閾值調(diào)整模塊中利用8×8的貝爾表對閾值進(jìn)行調(diào)整，

首先，確定閾值矩陣Arr4中的每個(gè)元素在貝爾表中的橫縱坐標(biāo)x_b、y_b，根據(jù)元素在貝爾表中的對應(yīng)值Bay[x_b,y_b]計(jì)算得到新的閾值A(chǔ)rr5[i,j]；

x_b＝i％8，y_b＝j(luò)％8 (19)

Arr5[i,j]＝Arr4[i,j]+0.1×Bay[x_b,y_b]/64 (20)

然后，采用冒泡法按照從小到大的順序?qū)仃嘇rr5中的閾值進(jìn)行排序，計(jì)算非重復(fù)閾值的個(gè)數(shù)Sum，根據(jù)每個(gè)閾值對應(yīng)的排序號Num得到閾值Q″，將計(jì)算結(jié)果保存在閾值矩陣Arr6中，該矩陣為最終的目標(biāo)閾值矩陣，

Q″＝(INT)(Num/Sum×255+0.5) (21)

其中，INT表示取整操作；

網(wǎng)目調(diào)處理模塊，用于將閾值矩陣按照從左到右、從上到下的順序依次對輸入圖像進(jìn)行二值化處理，得到網(wǎng)目調(diào)圖像。