[發明專利]一種圖片線特征的提取方法

有效

• 申請號: 202010086762.3
• 申請日: 2020-02-11
• 公開（公告）號: CN111310769B
• 公開（公告）日: 2023-04-18
• 發明（設計）人: 紀剛;朱慧;楊豐拓;安帥
• 申請（專利權）人: 青島聯合創智科技有限公司
• 主分類號: G06V10/44
• 分類號: G06V10/44;G06V10/75
• 代理公司: 青島華慧澤專利代理事務所(普通合伙) 37247
• 代理人: 劉娜

本發明公開了一種圖片線特征的提取方法，包括如下步驟：像素梯度的計算；在一整張圖片的梯度值都計算完成之后，刪掉梯度值小于梯度闕值的像素點；對圖片進行填充，然后采用區域分裂合并算法對填充后的圖片進行區域分裂，直至所有的區域不能繼續分裂為止；分裂完成之后將具有相同屬性的像素點合并；在區域合并之后，具有相同屬性的相鄰的像素點組成了一塊區域，然后對此區域進行矩形逼近，計算逼近后的矩形密度，如果矩形密度不小于密度闕值，則接受該矩形檢測結果，否則對矩形進行重繪。本發明所公開的方法解決了在點特征較少的情景下的圖片匹配問題，利用線段特征構建的環境地圖具有更直觀的幾何信息。

技術領域

本發明涉及一種圖片線特征的提取方法。

背景技術

目前，對于圖片的特征點的提取算法大多數是基于純點的，如SIFT、SURF、以及ORB等。但是純點的算法在特征點較少的圖片中表現比較差，如白墻，無明顯特征的門窗等，可能會出現匹配錯誤等情況，所以此時可以使用線特征進行圖片的匹配，一個好的線特征提取算法顯得尤為重要。

發明內容

為解決上述技術問題，本發明提供了一種圖片線特征的提取方法，解決了在點特征較少的情景下的圖片匹配問題，利用線段特征構建的環境地圖具有更直觀的幾何信息。

為達到上述目的，本發明的技術方案如下：

一種圖片線特征的提取方法，包括如下步驟：

(1)像素梯度的計算，包括像素梯度值和水平線方向；

(2)在一整張圖片的梯度值都計算完成之后，刪掉梯度值小于梯度闕值的像素點；

(3)對圖片進行填充，然后采用區域分裂合并算法對填充后的圖片進行區域分裂，直至所有的區域不能繼續分裂為止；分裂完成之后將具有相同屬性的像素點合并，遍歷所有的區域，直至所有的區域不能合并為止；

(4)在區域合并之后，具有相同屬性的相鄰的像素點組成了一塊區域，然后對此區域進行矩形逼近，用一個矩形將此區域的像素點全部包含進去，如果此區域中的像素數量低于設定閾值，此區域會被舍棄，不會進行矩形逼近；

(5)計算逼近后的矩形密度，如果矩形密度不小于密度闕值，則接受該矩形檢測結果，否則對矩形進行重繪。

上述方案中，所述步驟(1)具體如下：

設：

g_x(x,y)為圖片坐標(x,y)在x方向的梯度值；

g_y(x,y)為圖片坐標(x,y)在y方向的梯度值；

i(x,y)為圖片坐標(x,y)處的像素灰度值；

i(x+1,y)為圖片坐標(x+1,y)處的像素灰度值；

i(x,y+1)為圖片坐標(x,y+1)處的像素灰度值；

i(x+1,y+1)為圖片坐標(x+1,y+1)處的像素灰度值；

圖片坐標(x,y)的梯度值為：

梯度的方向(與x軸的夾角)為：

和其垂直的方向，即水平線方向(與x軸的夾角)為：

將由水平線方向和梯度值大小組成的區域稱之為線支持區域。

上述方案中，所述步驟(2)具體如下：

梯度閾值ρ的計算公式如下所示：