[發明專利]基于目標景深信息的輪廓檢測方法

在審

• 申請號: 201911412629.6
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111161291A
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發明（設計）人: 林川;崔林昊;張曉;王瞿;潘勇才;劉青正;張玉薇;張晴;李福章;王垚;王蕤興;韋艷霞
• 申請（專利權）人: 廣西科技大學
• 主分類號: G06T7/12
• 分類號: G06T7/12;G06T7/55
• 代理公司: 長沙正奇專利事務所有限責任公司 43113
• 代理人: 周晟;文信家

1.一種基于目標景深信息的輪廓檢測方法，其特征在于包括以下步驟：

A、采集灰度圖像及景深圖像；

B、分別計算灰度圖像及景深圖像的灰度經典感受野最優響應值及景深經典感受野最優響應值；

C、分別計算灰度圖像及景深圖像的灰度輪廓響應值及景深輪廓響應值；

D、計算各像素點的最終輪廓響應值；

E、計算各像素點的最終輪廓值。

2.如權利要求1所述的基于目標景深信息的輪廓檢測方法，其特征在于：

各步驟具體如下：

A、采集待檢測圖像，并進行灰度處理得到灰度圖像，采集與灰度圖像相對應的景深圖像；

B、預設包含多個方向參數的的二維高斯一階偏導函數；

對于灰度圖像的各像素點，采用二維高斯一階偏導函數對其灰度值進行濾波得到各像素點的灰度經典感受野響應，對于各像素點各方向參數的灰度經典感受野初始響應值，分別取各方向參數的灰度經典感受野初始響應值的最大值，將該最大值作為該像素點的灰度經典感受野最優響應值；

對于景深圖像的各像素點，采用二維高斯一階偏導函數分別對其景深值進行濾波，得到各像素點各方向參數的景深經典感受野初始響應值；對于各像素點各方向參數的景深經典感受野初始響應值，分別取各方向參數的景深經典感受野初始響應值的最大值，將該最大值作為該像素點的景深經典感受野最優響應值；

C、預設歸一化高斯差分函數、非經典感受野拮抗強度；

對于灰度圖像的各像素點，采用歸一化高斯差分函數分別對其灰度經典感受野最優響應值進行濾波，得到各像素點的灰度非經典感受野響應值；對于灰度圖像的各像素點，將該像素點的灰度經典感受野最優響應值減去灰度非經典感受野響應值與非經典感受野拮抗強度的乘積，得到各像素點的灰度輪廓響應值；

對于景深圖像的各像素點，采用歸一化高斯差分函數分別對其景深經典感受野最優響應值進行濾波，得到各像素點的景深非經典感受野響應值；對于景深圖像的各像素點，將該像素點的景深經典感受野最優響應值減去景深非經典感受野響應值與非經典感受野拮抗強度的乘積，得到各像素點的景深輪廓響應值；

D、預設灰度圖像與景深圖像的連接系數，對于各像素點，通過灰度輪廓響應值景深輪廓響應值以及連接系數計算該像素點的最終輪廓響應值，得到各像素點的最終輪廓響應值；

E、對于各像素點，對其最終輪廓響應值進行非極大值抑制和雙閾值處理，得到各像素點的最終輪廓值。

3.如權利要求2所述的基于目標景深信息的輪廓檢測方法，其特征在于：

所述的步驟B具體為：

二維的高斯一階導函數

其中

其中σ為為高斯函數標準差，γ為表示橢圓形感受野長短軸比例的常數；

方向參數

其中N_θ為方向參數的數量；

各像素點各方向參數的灰度經典感受野初始響應值：

e_IM(x,y；σ,θ_i)＝I(x,y)*DG(x,y；σ,θ_i) (3)；

其中I(x,y)為各像素點的灰度值，*為卷積運算；

各像素點的灰度經典感受野最優響應值：

E_IM(x,y；σ)＝max{e_IM(x,y；σ,θ_i)|i＝1,2,…N_θ} (4)；

各像素點各方向參數的景深經典感受野初始響應值：

e_DE(x,y；σ,θ_i)＝D(x,y)*DG(x,y；σ,θ_i) (5)；

其中D(x,y)為各像素點的景深值；

各像素點的景深經典感受野最優響應值：

E_DE(x,y；σ)＝max{e_DE(x,y；σ,θ_i)|i＝1,2,…N_θ} (6)。