[發明專利]一種同步檢測圖像中平行直線和平行曲線特征的方法

有效

• 申請號: 202110209482.1
• 申請日: 2021-02-24
• 公開（公告）號: CN112802045B
• 公開（公告）日: 2022-05-13
• 發明（設計）人: 丁偉利;王志宇;華長春
• 申請（專利權）人: 燕山大學
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/64
• 代理公司: 北京孚睿灣知識產權代理事務所(普通合伙) 11474
• 代理人: 韓燕

本發明提供一種同步檢測圖像中平行直線和平行曲線特征的方法，其包括如下步驟：將輸入圖像轉化為灰度圖像，獲取邊緣圖像的鏈條集合；將鏈條集合分解為直線邊緣鏈條集合和平滑曲線邊緣鏈條集合；并分別構建平行直線模型和平行曲線模型：根據模型分別對直線邊緣鏈條集合和平滑曲線邊緣鏈條集合進行處理和判斷，獲取到平行直線對集合和平行曲線對集合。本發明能檢測圖像中存在的平行結構，并能適用于多種環境場景，具有較好的靈活性和移植性，可為后續不同類型的圖像檢測任務提供特征依據。

技術領域

本發明涉及視覺特征提取和視覺感知技術領域，具體涉及一種同步檢測圖像中平行直線和平行曲線特征的方法。

背景技術

在計算機視覺特征提取過程中，如何提取到被檢測物體的有效特征一直是眾多計算機視覺任務的重要環節。平行性作為格式塔組織原則的重要組成部分，是人類視覺感知周圍世界三維結構信息的重要基本特征。與紛繁的線段相比，平行線含有更為豐富的語義信息，是對圖像中人造場景或物體進行高級描述的基礎，也是人類估計景深等信息的關鍵要素，可為識別具有豐富平行結構的物體提供良好的線索支持。因此平行線的檢測工作在計算機視覺中起著至關重要的作用，如：消失點的檢測、車道線檢測、文本定位、遙感道路檢測等。

目前平行線的檢測方法主要有針對于平行直線的檢測、針對于平行曲線的檢測、利用平行結構進行平行直線和平行曲線的共同提取。平行直線的檢測主要分為兩類，一類是通過將直線邊緣從笛卡爾坐標系轉換到極坐標系中進行表示，利用投票的原則進行平行直線組的提取，如專利CN111141208A所提出的方法以及文獻《基于Hough變換的平行直線檢測改進算法研究》所提出的方法，缺點在于易受噪聲干擾且需大量的計算時間以及內存需求。另一類是通過對邊緣像素點擬合獲取直線邊緣輪廓，計算直線斜率進行平行線組的判斷。如專利CN106251332B所提出的方法，缺點在于對邊緣像素擬合需很大的計算成本，且對擬合后的直線邊緣進行斜率的求取會存在一定誤差，結果依賴于斜率判定的參數選擇。平行曲線的檢測是主要是通過選擇合適的曲線對，利用一系列判斷準則進行曲線的提取，如文獻《Harbor Detection in Polarimetric SAR Images Based on the Characteristicsof Parallel Curves》所提出的方法，缺點在于兩方面，一方面在提取合適的曲線對時，通過設置一個搜索窗口進行合適曲線對的搜索，這種方式依賴于搜索窗口大小的閾值設定，會出現漏檢誤檢的情況并需要大量的計算時間；另一方面在于忽略了曲線對之間的幾何關系。利用平行結構進行平行直線和平行曲線的共同提取，主要是通過建立平行結構模型進行平行性判定，如文獻《基于邊緣檢測的SAR圖像平行線特征提取算法》所提出的方法，缺點在于由于依賴于點對之間的距離信息，在復雜場景中需要較大的計算成本進行平行結構篩選，而且真實環境中的平行關系大多為近似平行，因此參數的選取很大程度影響了最終的檢測結果。綜上所述，想要檢測圖像中平行線特征存在如下的不足之處：

(1)檢測窗口的大小依賴于閾值的設置，對于不同檢測場景需用不同尺寸大小的檢測窗口進行檢測；

(2)依賴坐標變換的平行直線檢測方法其時間復雜度和空間復雜度都很高，并且在檢測過程中只能確定直線對方向，而無直線對的長度信息，即無法確認直線對的平行有效性。

依賴點對之間的距離信息進行平行直線以及平行曲線判斷的算法時間復雜度和空間復雜度都很高，且只能對規則平行結構進行提取，對于現實生活中的類平行結構很難成功提取。

發明內容

本發明的目的主要是公開一種同步檢測圖像中平行直線和平行曲線特征的方法，它能檢測圖像中存在的平行結構，并能適用于多種環境場景，具有較好的靈活性和移植性，可為后續不同類型的圖像檢測任務提供特征依據。

本發明的一個方式的同步檢測圖像中平行直線和平行曲線特征的方法，其包括以下步驟：

步驟1：將輸入圖像轉化為灰度圖像，獲取邊緣圖像的鏈條集合E＝{e₁,e₂,...,e_m}；