[發明專利]物體輪廓提取方法及系統和物體輪廓預測方法及系統

在審

• 申請號: 202010690822.2
• 申請日: 2020-07-17
• 公開（公告）號: CN111783801A
• 公開（公告）日: 2020-10-16
• 發明（設計）人: 蔣晨曉;陸永健;徐杰
• 申請（專利權）人: 上海明波通信技術股份有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46;G06K9/40;G06T7/60
• 代理公司: 上海浦一知識產權代理有限公司 31211
• 代理人: 焦天雷

1.一種物體輪廓提取方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1，獲取物體絕對溫度形成熱力圖；

S2，將熱力圖溫度線性約束至第一預設實數范圍形成熱力圖實數矩陣；

S3，將熱力實數圖矩陣轉換為灰度圖矩陣；

S4，將灰度圖矩陣轉換為第二預設實數范圍的二值化灰度圖矩陣；

S5，濾除二值化灰度圖矩陣的噪聲點；

S6，將二值灰度圖矩陣轉換為第一預設實數范圍的二值圖；

S7，提取二值圖中所有輪廓，并同時生成輪廓層次表，輪廓層次表用于表示圖像輪廓之間包含關系；

S8，通過輪廓層次表消除所有內輪廓，獲得一幀的測量外圍輪廓集。

2.如權利要求1所述的物體輪廓提取方法，其特征在于：第一預設實數范圍為0-1。

3.如權利要求1所述的物體輪廓提取方法，其特征在于：第二預設實數范圍為0-255。

4.如權利要求1所述的物體輪廓提取方法，其特征在于：層次表采用以2為基數的整數，是由從2開始的整數索引。

5.如權利要求1所述的物體輪廓提取方法，其特征在于：實施步驟S5時，采用以下子步驟濾除噪聲點；

S5.1，依次計算除物體邊框外所有像素點周圍8個鄰域像素點的灰度值之和；

S5.2，若獲得灰度值之和小于預設閾值則該像素點設置為1，否則設置為0。

6.如權利要求1所述的物體輪廓提取方法，其特征在于：實施步驟S7時，采用以下子步驟提取輪廓；

S7.1，通過填充黑像素點，填充形成一幀的四周邊界，填充的寬度為一個像素；

S7.2，由上至下，從左至右，查找第一個白像素點，此白像素點的左領為黑像素點，找到的第一個白像素點為一個輪廓上的點，并標記此點為預設標記；

S7.3，由上述第一個白像素點開始，以8領域為范圍，開始以逆時針的方式搜尋其他白像素點，如果該白像素點為孤立點則退出搜尋，否則標記該白像素點，同一輪廓的采用相同預設標記，隨著包含關系預設標記依次遞增；

S7.4，重復步驟S7.2-S7.3，直至一幀中的起始白像素點全部搜尋完畢；

S7.5，采用相同預設標記的為同一輪廓，獲取到一幀的原始測量的所有輪廓，以及輪廓層次表。

7.如權利要求1所述的物體輪廓提取方法，其特征在于：實施步驟S8時，采用以下子步驟提取外圍輪廓；

S8.1，根據一幀中所有輪廓的輪廓層次表，將內輪廓標記為黑像素點來直接消除輪廓中的所有內輪廓，獲得外圍輪廓。

8.如權利要求7所述的物體輪廓提取方法，其特征在于，實施步驟S8時，還包括；

S8.2，通過輪廓周長刪除外圍輪廓的噪聲輪廓，獲得一幀的測量外圍輪廓集。

9.一種利用權利要求1-8任意一項所述物體輪廓提取方法的物體輪廓預測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S9，通過公式(1)計算獲得物體預測輪廓；

X(n)_t＝X(n)_t-1+K[Z(n)_t-X(n)_t-1] 公式(1)

其中，預測輪廓集為n維線性空間矩陣X(n),兩幀間的物體移動速度為恒定量，通過前兩幀的外圍輪廓值能獲得移動偏差，通過前一幀對移動偏差的加法運算獲得物體預測輪廓X(n)_t-1，測量外圍輪廓為Z(n)_t，指定增益系數為K，0＜K＜1，時刻序號為t。

10.如權利要求9所述的物體輪廓預測方法，其特征在于，還包括步驟：

S10，通過高斯乘積利用測量外圍輪廓集修正物體預測輪廓。