[發明專利]圖像輪廓查找方法、裝置、服務器及介質

有效

• 申請號: 202110337303.2
• 申請日: 2021-03-30
• 公開（公告）號: CN112733868B
• 公開（公告）日: 2021-08-20
• 發明（設計）人: 徐顯杰;馬玉珍;包永亮;竇汝振
• 申請（專利權）人: 所托（杭州）汽車智能設備有限公司;浙江所托瑞安科技集團有限公司
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46
• 代理公司: 天津企興智財知識產權代理有限公司 12226
• 代理人: 李彥彥

本發明提供了一種圖像輪廓查找方法、裝置、服務器及介質，通過將二值圖像縮小預設倍數，并將該縮小圖像的輪廓點映射到原始二值圖像中形成一個映射方陣，以該映射方陣中查找到的輪廓點為起點，在原始二值圖像中進行輪廓點的查找，降低像素點搜索量，并通過逐個刪除縮小圖像中已執行過映射操作的輪廓來避免重復搜索。該圖像輪廓查找方法、裝置、服務器及介質，降低了二值圖像輪廓點的搜索量和搜索復雜度，提高了內核的使用效率。

技術領域

本發明屬于盲點監測技術領域，尤其是涉及一種圖像輪廓查找方法、裝置、服務器及介質。

背景技術

二值圖像，顧名思義就是圖像的亮度值只有兩個狀態：黑(0)和白(255)。二值圖像在圖像分析與識別中有著舉足輕重的地位，因為其模式簡單，對像素在空間上的關系有著極強的表現力。在實際應用中，很多圖像的分析最終都轉換為二值圖像的分析，比如：醫學圖像分析、前景檢測、字符識別，形狀識別。二值化+數學形態學能解決很多計算機識別工程中目標提取的問題。

語義分割網絡輸出的結果是每個像素的類別標簽，先把類別目標按類別二值化，然后再對二值化后圖像進行輪廓查找。本發明的目的是找到一種快速的二值圖像輪廓查找的算法，應用于語義分割網絡輸出結果的后處理算法，在嵌入式端，降低時間復雜度和提高內核使用效率。

發明內容

有鑒于此，本發明旨在提出一種圖像輪廓查找方法，以降低二值圖像輪廓查找的復雜度，并提高內核使用效率。

為達到上述目的，本發明的技術方案是這樣實現的：

一種圖像輪廓查找方法，包括以下步驟：

步驟1.將原始二值圖像縮小預設倍數，生成縮小圖像；

步驟2.遍歷所述縮小圖像，查找所述縮小圖像中前景包含的各輪廓點，并將查找到的所有輪廓點存儲至第一矩陣中；

步驟3.按照與遍歷縮小圖像相同的順序遍歷第一矩陣，將搜索得到的第一個輪廓點映射到原始二值圖像，在原始二值圖像上形成與該輪廓點相對應的像素點的映射方陣；

步驟4.遍歷所述映射方陣，以搜索到的第一個前景像素點為起始點在原始二值圖像中進行輪廓查找，并將查找到的第一個輪廓的輪廓點存儲至第二矩陣中；

步驟5.按照縮小圖像的縮小倍數將第二矩陣縮小；

步驟6.將縮小后的第二矩陣中的輪廓點與第一矩陣中的輪廓點進行對照，并將第一矩陣中與縮小后的第二矩陣中的輪廓點相對應的輪廓點刪掉；

步驟7.重復步驟3至步驟6，將查找到的原始二值圖像中其余各輪廓的輪廓點存儲至第二矩陣中，直至第一矩陣中無輪廓點存在時，第二矩陣中的所有輪廓點為所需輪廓點。

進一步地，所述步驟1的具體方法如下：

A1.將原始二值圖像縮小預設倍數，縮小后的圖像的每個像素點對應原始二值圖像的像素點方陣；

A2.對縮小后的圖像的像素點賦值，縮小前的原始二值圖像的像素點方陣中如果有一個為前景像素點，則縮小后的圖像的像素點賦值與前景像素點的賦值相同。

進一步地，所述步驟2的具體方法如下：

B1.從縮小圖像的左上角開始逐行搜索前景像素點，將搜索到的第一個前景像素點作為起始輪廓點；

B2.以起始輪廓點為起點，依據區域生長法在縮小圖像中進行輪廓查找，直至遍歷所述縮小圖像的每個輪廓點；

B3.將縮小圖像的所有輪廓點存儲至第一矩陣中。

進一步地，所述步驟4的具體方法如下：

C1.從映射方陣的左上角開始逐行搜索前景像素點，將搜索到的第一個前景像素點作為起始輪廓點；