[發(fā)明專利]基于目標(biāo)景深信息的輪廓檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911412629.6
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN111161291A
• 公開（公告）日: 2020-05-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）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(quán)）人: 廣西科技大學(xué)
• 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(wù)所有限責(zé)任公司 43113
• 代理人: 周晟;文信家

本發(fā)明旨在提供一種基于目標(biāo)景深信息的輪廓檢測方法，包括以下步驟：A、采集灰度圖像及景深圖像；B、分別計(jì)算灰度圖像及景深圖像的灰度經(jīng)典感受野最優(yōu)響應(yīng)值及景深經(jīng)典感受野最優(yōu)響應(yīng)值；C、分別計(jì)算灰度圖像及景深圖像的灰度輪廓響應(yīng)值及景深輪廓響應(yīng)值；D、計(jì)算各像素點(diǎn)的最終輪廓響應(yīng)值；E、計(jì)算各像素點(diǎn)的最終輪廓值。該檢測方法克服現(xiàn)有技術(shù)缺陷，具有運(yùn)算全面、輪廓識別率高的特點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具體涉及一種基于目標(biāo)景深信息的輪廓檢測方法。

背景技術(shù)

目標(biāo)輪廓信息是視覺系統(tǒng)感知和識別目標(biāo)的重要信息,因此輪廓檢測也成為很多計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)首要解決的基本問題。人類視覺系統(tǒng)(HVS)有很好的能力可以從復(fù)雜的場景中快速且準(zhǔn)確的提取輪廓特征。神經(jīng)生理學(xué)上的視皮層細(xì)胞，雙眼細(xì)胞對景深信息很敏感，這類細(xì)胞被稱為深度(或視差)敏感性細(xì)胞。景深信息可以使我們得到一個對周圍世界的生動而精確的相對的深度分辨。人類視覺是一個復(fù)雜系統(tǒng)，具有極高的組合能力，能夠通過視覺系統(tǒng)既平行又序列地將形狀，顏色，深度等各種視覺信息整合起來，因此，對于輪廓檢測過程對景深信息加以考慮，是輪廓檢測方法研究的一大方向。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明旨在提供一種基于目標(biāo)景深信息的輪廓檢測方法，該檢測方法克服現(xiàn)有技術(shù)缺陷，具有運(yùn)算全面、輪廓識別率高的特點(diǎn)。

本發(fā)明的技術(shù)方案如下：

一種基于目標(biāo)景深信息的輪廓檢測方法，包括以下步驟：

A、采集灰度圖像及景深圖像；

B、分別計(jì)算灰度圖像及景深圖像的灰度經(jīng)典感受野最優(yōu)響應(yīng)值及景深經(jīng)典感受野最優(yōu)響應(yīng)值；

C、分別計(jì)算灰度圖像及景深圖像的灰度輪廓響應(yīng)值及景深輪廓響應(yīng)值；

D、計(jì)算各像素點(diǎn)的最終輪廓響應(yīng)值；

E、計(jì)算各像素點(diǎn)的最終輪廓值。

優(yōu)選地，各步驟具體如下：

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

B、預(yù)設(shè)包含多個方向參數(shù)的的二維高斯一階偏導(dǎo)函數(shù)；

對于灰度圖像的各像素點(diǎn)，采用二維高斯一階偏導(dǎo)函數(shù)對其灰度值進(jìn)行濾波得到各像素點(diǎn)的灰度經(jīng)典感受野響應(yīng)，對于各像素點(diǎn)各方向參數(shù)的灰度經(jīng)典感受野初始響應(yīng)值，分別取各方向參數(shù)的灰度經(jīng)典感受野初始響應(yīng)值的最大值，將該最大值作為該像素點(diǎn)的灰度經(jīng)典感受野最優(yōu)響應(yīng)值；

對于景深圖像的各像素點(diǎn)，采用二維高斯一階偏導(dǎo)函數(shù)分別對其景深值進(jìn)行濾波，得到各像素點(diǎn)各方向參數(shù)的景深經(jīng)典感受野初始響應(yīng)值；對于各像素點(diǎn)各方向參數(shù)的景深經(jīng)典感受野初始響應(yīng)值，分別取各方向參數(shù)的景深經(jīng)典感受野初始響應(yīng)值的最大值，將該最大值作為該像素點(diǎn)的景深經(jīng)典感受野最優(yōu)響應(yīng)值；

C、預(yù)設(shè)歸一化高斯差分函數(shù)、非經(jīng)典感受野拮抗強(qiáng)度；

對于灰度圖像的各像素點(diǎn)，采用歸一化高斯差分函數(shù)分別對其灰度經(jīng)典感受野最優(yōu)響應(yīng)值進(jìn)行濾波，得到各像素點(diǎn)的灰度非經(jīng)典感受野響應(yīng)值；對于灰度圖像的各像素點(diǎn)，將該像素點(diǎn)的灰度經(jīng)典感受野最優(yōu)響應(yīng)值減去灰度非經(jīng)典感受野響應(yīng)值與非經(jīng)典感受野拮抗強(qiáng)度的乘積，得到各像素點(diǎn)的灰度輪廓響應(yīng)值；

對于景深圖像的各像素點(diǎn)，采用歸一化高斯差分函數(shù)分別對其景深經(jīng)典感受野最優(yōu)響應(yīng)值進(jìn)行濾波，得到各像素點(diǎn)的景深非經(jīng)典感受野響應(yīng)值；對于景深圖像的各像素點(diǎn)，將該像素點(diǎn)的景深經(jīng)典感受野最優(yōu)響應(yīng)值減去景深非經(jīng)典感受野響應(yīng)值與非經(jīng)典感受野拮抗強(qiáng)度的乘積，得到各像素點(diǎn)的景深輪廓響應(yīng)值；

D、預(yù)設(shè)灰度圖像與景深圖像的連接系數(shù)，對于各像素點(diǎn)，通過灰度輪廓響應(yīng)值景深輪廓響應(yīng)值以及連接系數(shù)計(jì)算該像素點(diǎn)的最終輪廓響應(yīng)值，得到各像素點(diǎn)的最終輪廓響應(yīng)值；