[發(fā)明專利]一種基于梯度相關(guān)的圓形目標(biāo)檢測(cè)方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201811254060.0 | 申請(qǐng)日: | 2018-10-24 |
| 公開(公告)號(hào): | CN109636773B | 公開(公告)日: | 2023-04-07 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 葛秘蕾;崔燦;李大雷;劉永進(jìn) | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 中國(guó)航空工業(yè)集團(tuán)公司洛陽(yáng)電光設(shè)備研究所 |
| 主分類號(hào): | G06T7/00 | 分類號(hào): | G06T7/00;G06T7/13 |
| 代理公司: | 西安凱多思知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 61290 | 代理人: | 劉新瓊 |
| 地址: | 471099 *** | 國(guó)省代碼: | 河南;41 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 梯度 相關(guān) 圓形 目標(biāo) 檢測(cè) 方法 | ||
1.一種基于梯度相關(guān)的圓形目標(biāo)檢測(cè)方法,其特征在于包括下述步驟:
步驟1:對(duì)輸入的原始圖像進(jìn)行Sobel邊緣檢測(cè)處理,得到圖像邊緣的二值化結(jié)果,“0”表示非邊緣,“1”表示邊緣,具體為:
對(duì)于原始圖像I,使用Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè),得到二值化圖像IS,Sobel算子如下:
步驟2:計(jì)算二值化圖像中每一個(gè)標(biāo)“1”的邊緣坐標(biāo)點(diǎn)在原始圖像中的梯度,并計(jì)算以該邊緣坐標(biāo)點(diǎn)為中心,指向半徑為R范圍內(nèi)各坐標(biāo)點(diǎn)的向量值;
對(duì)于二值化圖像中每一個(gè)邊緣坐標(biāo)點(diǎn)(x,y),計(jì)算該點(diǎn)在原始圖像I中的梯度,即:
其中,Gx和Gy分別表示坐標(biāo)點(diǎn)(x,y)在水平和豎直方向上的梯度值;
計(jì)算以邊緣坐標(biāo)點(diǎn)(x,y)為中心,指向以R為半徑的區(qū)域內(nèi)任意一點(diǎn)(x′,y′)的向量,其表達(dá)式如下:
式(2)中,△x和△y分別表示向量的水平和豎直分量,Ω(x,y)表示以(x,y)為中心,半徑為R的區(qū)域;
步驟3:依次計(jì)算該梯度與不同坐標(biāo)向量值的相關(guān)系數(shù),分別再與各自以前值做累加,構(gòu)成了表征圓形目標(biāo)中心位置概率的相關(guān)系數(shù)圖;
計(jì)算Ω(x,y)區(qū)域內(nèi)所有(x′,y′)點(diǎn)處向量的相關(guān)系數(shù)累加和,即:
其中,c(x′,y′)表示相關(guān)系數(shù)累加和構(gòu)成的圖,其上各個(gè)坐標(biāo)點(diǎn)的值的大小表征了圓形目標(biāo)的中心出現(xiàn)在該位置的概率;
步驟4:求取相關(guān)系數(shù)圖中最大值位置坐標(biāo)即為圓心,統(tǒng)計(jì)以圓心為中心,不同半徑的圓周上邊緣點(diǎn)的個(gè)數(shù),從大到小遍歷不同的半徑,當(dāng)半徑值不大于對(duì)應(yīng)的邊緣點(diǎn)個(gè)數(shù)值時(shí),即得到圓形目標(biāo)的半徑;
取c(x′,y′)中最大值的坐標(biāo)(X,Y),即為圓形目標(biāo)可能出現(xiàn)的位置:
在二值化圖像IS中,統(tǒng)計(jì)以(X,Y)為中心,不同r∈[1,R]為半徑的圓周上邊緣點(diǎn)(x,y)的個(gè)數(shù):
其中,V表示不同半徑的圓周上邊緣點(diǎn)數(shù)構(gòu)成的向量,round(·)表示四舍五入;在r的取值范圍內(nèi)從大到小遍歷向量V,第一個(gè)滿足V(r)≥r的r即為圓形目標(biāo)的半徑rT。
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