[發明專利]一種基于雙重矩形特性分析的圖像馬賽克檢測方法

在審

• 申請號: 202210848970.1
• 申請日: 2022-07-19
• 公開（公告）號: CN115063399A
• 公開（公告）日: 2022-09-16
• 發明（設計）人: 郝德鋒;郭鑫瑞;李穎博;劉心童;寇媛媛;劉平;王藝晴;王欣潔;柏雪;成萌
• 申請（專利權）人: 西安熱工研究院有限公司;西安西熱控制技術有限公司;華能集團技術創新中心有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00;G06T7/13;G06T7/40;G06T7/62
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責任公司 61200
• 代理人: 閔岳峰

1.一種基于雙重矩形特性分析的圖像馬賽克檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)銳化和邊緣檢測

對獲取的待檢測圖像進行銳化處理，獲得待檢測圖像的銳化圖像；

對所述銳化圖像進行邊緣檢測，獲得所述銳化圖像的水平和垂直的邊緣圖像；

2)第一次矩形特征檢測

對所述邊緣圖像進行矩形特征檢測，基于圖像馬賽克時矩形邊框屬性特征篩選可能馬賽克區域，同時利用圖像紋理特征進行馬賽克區域甄別，最終獲得待檢測圖像潛在馬賽克區域圖像；

3)第二次矩形特征檢測

對所述的潛在馬賽克區域圖像，基于滑動窗口進行矩形直角坐標匹配，得到待檢測圖像所有馬賽克特征的矩形區域圖像；

4)矩形特征分布和數量分析

對所述的馬賽克特征矩形區域圖像，基于矩形特征統計分析，判斷待檢測圖像中馬賽克嚴重程度和圖像馬賽克的數量；

5)判斷是否有馬賽克

依據上述分析結果，判斷待檢測圖像馬賽克情況，返回是否具有馬賽克，以及馬賽克所在區域及馬賽克塊數目。

2.根據權利要求1所述的一種基于雙重矩形特性分析的圖像馬賽克檢測方法，其特征在于，步驟1)的具體實現方法如下：

101)使用拉普拉斯算子對待檢測圖像進行銳化處理，得到銳化圖像，其算子定義如下：

102)使用Canny算子對銳化圖像進行邊緣檢測處理，得到邊緣圖像，首先使用高斯濾波器，平滑圖像，消除圖像噪聲，高斯濾波器生成方式如下：

其次計算梯度增強和方向：

θ＝arctan(G_y/G_x)

其中G為梯度強度，θ為梯度方向，arctan為反正切函數；

橫向和豎直方向的算子為：

3.根據權利要求2所述的一種基于雙重矩形特性分析的圖像馬賽克檢測方法，其特征在于，步驟2)的具體實現方法如下：

201)在橫向和縱向兩個方向，以16為步長，進行16x16矩形檢測；

202)具體檢測步驟如下：

①檢測(x,y)到(x+16,y)處的16個像素點，判斷是否能夠構成矩形的一條橫邊；

②檢測(x,y+16)到(x+16,y+16)處的16個像素點，判斷是否能夠構成矩形的一條橫邊；

③檢測(x,y)到(x,y+16)處的16個像素點，判斷是否能夠構成矩形的一條縱邊；

④檢測(x+16,y)到(x+16,y+16)處的16個像素點，判斷是否判斷構成矩形的一條縱邊；

⑤如果檢測到幾種邊的組合，則暫時標定(x,y)處存在一個矩形塊：

⑥檢測(x,y)到(x+16,y+16)處的256個像素點，如果非零像素超過設定閾值，則認定該矩形塊是由于紋理密集導致的誤檢測；否則，正式標定(x,y)處存在一個矩形塊。

4.根據權利要求1所述的一種基于雙重矩形特性分析的圖像馬賽克檢測方法，其特征在于，步驟3)的具體實現方法如下：

301)在圖像中全局匹配矩形模板，并分別記錄所有匹配到的坐標信息；

302)以64x64窗口為單元，以32為步長在原圖中滑動匹配；

303)在每個窗口內，利用已經匹配到的直角坐標，判斷是否可以組成矩形。

5.根據權利要求4所述的一種基于雙重矩形特性分析的圖像馬賽克檢測方法，其特征在于，當存在三個以上的直角點時，即可認為匹配到了一個矩形。

6.根據權利要求1所述的一種基于雙重矩形特性分析的圖像馬賽克檢測方法，其特征在于，步驟4)的具體實現方法如下：

對圖像中分析得到的馬賽克矩形框進行統計分析，使用下邊兩個維度指標進行評價：

這里MS為圖像中馬賽克累積面積，n代表圖像馬賽克個數，S_i代表第i個馬賽克矩形框的面積；

這里IS為待檢測圖像的面積，K為馬賽克程度等級。