一种基于圆模型的极坐标边缘编码方法技术

一种基于圆模型的极坐标边缘编码方法,涉及边缘轮廓图的边缘编码技术。目的是为了解决常用的Freeman边缘链码在简单图形表示上有较大信息冗余，在其边缘点检测及边缘匹配上灵敏度较低的问题。本发明专利技术首先对需编码图像进行边缘轮廓图转换，然后以边缘轮廓图为模型建立对象，建立圆模型，分别求解边缘轮廓的点的截断半径、对心角度以及相对位置，再接着对这些点分别进行检测获取可编码点，按照编码原则进行编码。本发明专利技术采用新的编码模型及动态方向和动态码长编码，有效的缩短了编码长度，提高了编码效率，并且能够有效地降低编码误差，在图形可表复杂度上能较为高效的表示简单图形边界。

A Polar Edge Coding Method Based on Circle Model

A polar coordinate edge coding method based on circle model involves edge coding technology of edge contour map. The aim is to solve the problem that the commonly used Freeman edge chain codes have large information redundancy in simple graphical representation and low sensitivity in edge point detection and edge matching. The invention first converts the edge contour map of the image to be coded, then takes the edge contour map as the model object, establishes the circle model, solves the truncation radius, the center angle and the relative position of the points of the edge contour respectively, and then detects and obtains the codeable points separately, and codes them according to the coding principle. The invention adopts a new encoding model and dynamic direction and dynamic code length encoding, effectively shortens the encoding length, improves the encoding efficiency, and effectively reduces the encoding error, and can more efficiently represent simple graphics boundary in graph table complexity.

【技术实现步骤摘要】
一种基于圆模型的极坐标边缘编码方法
本专利技术属于图像边缘处理领域，尤其涉及边缘轮廓图的边缘编码方法。
技术介绍
图像边缘编码技术在图像边缘描述、压缩及匹配方面都具有较大意义，图像边缘编码是图像边缘处理技术的一种。目前图像边缘编码使用较多的是Freeman边缘链码，是一种用曲线起始点的坐标和边界方向来描述曲线或边界的边界表示方法，常用的Freeman链码有4连通链码和8连通链码，8连通链码使用的相对较多；8连通链码在水平、垂直及两条对角线方向各表示一个方向，奇数方向的编码长度为√2，偶数方向的编码长度为1；连通链码能够使用较少的数据表示出图像的边缘信息，但连通链码在其简单图形表示上有较大信息冗余，在其边缘点检测及边缘匹配上灵敏度较低。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决常用的Freeman边缘链码在简单图形表示上有较大信息冗余，在其边缘点检测及边缘匹配上灵敏度较低的问题，提供一种基于圆模型的极坐标边缘编码方法。上述方法包括如下步骤：步骤一、将图像转换成边缘轮廓图，然后求解边缘轮廓图的边界两点的最远距离D(o)，并且求取该线段的中心点o的坐标，D(o)＝max(||(xi-xj),(yi-yj)||2)其中，(xi,yi)、(xj,yj)为边缘轮廓图边界上任意两点的像素坐标；步骤二、以D(o)为直径、以所述中心点o为圆心建立圆形模型，进行编码点求取，编码点求取过程如下：定义三个变量：截断半径r、对心角度θ、以及相对位置ol，对于任意一个点(xi,yi)，r、θ、以及ol的定义如下：ri＝R-ciθi＝θi其中，ci为像素点(xi,yi)在极坐标系下的半径，θi为像素点(xi,yi)在极坐标系下的旋转角；可编码点函数f(r,θ,ol)满足下列公式：其中，(ri+1-ri)(ri-ri-1)≤0α、β∈R*λ＝[0123...i...n-1]n为n向码的整数集合，g(θ)为编码点相对角度函数，k为正整数集合，λ为对角度进行倍数旋转的整数集合，为下一编码点相对于上一编码点位置；步骤三、对编码点进行检测，去除不合格的编码点，边缘轮廓图的可编码点分为两类，一类为截断半径扫描角点，另一类为最大编码长度的端点，编码点检测条件为：对于第一类可编码点:|λiE-M|＝0w(rsinθ,rcosθ)＝Rw(n)Rw(n)＝ε(n-w+1)-ε(n)其中，R1是第一类可编码点检测函数，λi为M矩阵特征值，M为角点扫描函数矩阵，w、Rn为矩形窗函数；对于第二类可编码点：R2＝I(r,θ)+δRcosθi其中，I(r,θ)为图像边界函数，δ为微调函数；步骤四、排列选取编码点，具体过程为：以中心点o为起始决策点，以R为决策码长，进行第一个编码点选取；以当前编码点为新的决策点，决策方向为正负90度区间，决策码长不超过R，进行下一编码点选择，选取优先级顺序为方向高于单位码长、码长短的编码点的优先级高于码长长的编码点的优先级，即首先考虑编码点的方向，其次考虑决策码长，编码点方向优先级以顺时针排列为优先级方向，决策码优先级以决策码长为R/4的编码点的优先级高于决策码长为R/2的编码点的优先级，决策码长为R/2的编码点的优先级高于决策码长为R的编码点的优先级；同样地，以第二个编码点为新的决策点选取第三个编码点，直至编码点选择完成；步骤五、编码，从n个决策方向中按照编码点顺序选取决策方向，在其决策方向上截取决策码长，进行编码，决策角度α＝2π/n，决策码长度Li＝(R-ri)*(θi-θi-1)，对Li进性R/4、R/2、R求取欧式距离，取欧氏距离较小的对应决策码长作为最终决策码长。进一步地，所述方法还包括：步骤六、获取原码，对原码进行顺位差分化后再进行最小原则归一化，获得原码对应的归一化差分码，再对所述归一化差分码进行补码求解：n向归一化差分码：si＝(ai+1)n-(ai)nn+1＝0sn＝(a0)n-(an)nn向补码：其中：(ai)n为n向码第i个点的原码码值，(si)o为归一化差分码的第i个点的码值，n为偶数；步骤七、建立子码空间，作为边缘拼接匹配及拼接链码空间，设原码对应的空间集合为En，其对应的归一化差分码对应的空间集合为Sn，归一化差分码对应的补码空间为Tn，则空间集合及子码空间有如下关系：归一化差分码子码空间补码子码空间其中：h为归一化差分码的码长数；特征提取及匹配时使用如下关系式：sm∈si且sm∈sj边缘拼接匹配时使用如下关系式：sa∈sitb∈tisa＝tb其中，sm、sa、sb为归一化差分码空间集合的子码，tb为补码空间集合的子码，m、a、b为子码长度值，i的最小值为2。该方法首先对需编码图像进行边缘轮廓图转换，然后以边缘轮廓图为模型建立对象，建立圆模型，分别求解边缘轮廓的点的截断半径、对心角度以及相对位置，再接着对这些点分别进行检测获取编码点，按照编码原则进行本编码方法编码，并求解当前原码对应的归一化差分码，对归一化差分码进行对角化得到补码，最后对归一化差分码及对应的补码进行子码提取，建立子空间，对链码进行切割得到匹配及拼接空间码段，为图像边缘匹配及直线检测等处理做准备；本专利技术采用新的编码模型及动态方向和动态码长编码，有效的缩短了编码长度，提高了编码效率，并且能够有效地降低编码误差，在图形可表复杂度上能较为高效的表示简单图形边界，还能有效的降低匹配及拼接误差。附图说明图1为实施方式三中的原图像；图2为实施方式三中的高精度边缘轮廓图；图3为实施方式三中的圆模型下的极坐标求解示意图，其中，1表示相对位置ol，2表示截断半径r，3表示对心角度θ；图4为本专利技术的编码点求解原理示意图；图5为采用本专利技术所述方法得到的编码图；图6为采用Freeman编码方法得到的编码图。具体实施方式具体实施方式一：本实施方式所述的一种基于圆模型的极坐标边缘编码方法包括如下步骤：步骤一、将图像转换成高质量的边缘轮廓图，由于边缘编码只需要图像的边缘信息，因此需要对图像进行去内容化，而边缘轮廓图像的质量对最后的编码结果有影响，所以提取高精度边缘轮廓图是必要的，本实施方式在获取高精度边缘轮廓图时，首先利用常规方法获取到初步边缘轮廓图，再利用LOG算子及边缘拟合完成高精度边缘轮廓图的获取；然后求解边缘轮廓图的边界两点的最远距离D(o)，并且求取该线段的中心点o的坐标，D(o)＝max(||(xi-xj),(yi-yj)||2)其中，(xi,yi)、(xj,yj)为边缘轮廓图边界上任意两点的像素坐标。步骤二、以D(o)为直径、以所述中心点o为圆心建立圆形模型，建立好模型后将系统变换到极坐标系下，然后进行编码点求取，编码点求取过程如下：定义三个变量：截断半径r、对心角度θ、以及相对位置ol，对于任意一个点(xi,yi)，r、θ、以及ol的定义如下：ri＝R-ciθi＝θi其中，ci为像素点(xi,yi)在极坐标系下的半径，θi为像素点(xi,yi)在极坐标系下的旋转角；为求解截断半径扫描角点，需要构造可编码函数f(r,θ,ol)，可编码点函数f(r,θ,ol)满足下列公式：其中，(ri+1-ri)(ri-ri-1)≤0α、β∈R*λ＝[0123...i...n-1]n为n向码的整数集合，g(θ)为编码点相对角度函数，k为正整数集合，λ为对角度进行倍数本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于圆模型的极坐标边缘编码方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、将图像转换成边缘轮廓图，然后求解边缘轮廓图的边界两点的最远距离D(o)，并且求取该线段的中心点o的坐标，D(o)＝max(||(xi‑xj),(yi‑yj)||2)

【技术特征摘要】
1.一种基于圆模型的极坐标边缘编码方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、将图像转换成边缘轮廓图，然后求解边缘轮廓图的边界两点的最远距离D(o)，并且求取该线段的中心点o的坐标，D(o)＝max(||(xi-xj),(yi-yj)||2)其中，(xi,yi)、(xj,yj)为边缘轮廓图边界上任意两点的像素坐标；步骤二、以D(o)为直径、以所述中心点o为圆心建立圆形模型，进行编码点求取，编码点求取过程如下：定义三个变量：截断半径r、对心角度θ、以及相对位置ol，对于任意一个点(xi,yi)，r、θ、以及ol的定义如下：ri＝R-ciθi＝θi其中，ci为像素点(xi,yi)在极坐标系下的半径，θi为像素点(xi,yi)在极坐标系下的旋转角；可编码点函数f(r,θ,ol)满足下列公式：其中，(ri+1-ri)(ri-ri-1)≤0α、β∈R*λ＝[0123...i...n-1]n为n向码的整数集合，g(θ)为编码点相对角度函数，k为正整数集合，λ为对角度进行倍数旋转的整数集合，为下一编码点相对于上一编码点位置；步骤三、对编码点进行检测，去除不合格的编码点，边缘轮廓图的可编码点分为两类，一类为截断半径扫描角点，另一类为最大编码长度的端点，编码点检测条件为：对于第一类可编码点:|λiE-M|＝0w(rsinθ,rcosθ)＝Rw(n)Rw(n)＝ε(n-w+1)-ε(n)其中，R1是第一类可编码点检测函数，λi为M矩阵特征值，M为角点扫描函数矩阵，w、Rn为矩形窗函数；对于第二类可编码点：R2＝I(r,θ)+δRcosθi其中，I(r,θ)为图像边界函数，δ为微调函数；步骤四、排列选取编码点，具体过程为：以中心点o为起始决策点，以R为决策码长，进行第一个编码点选取；以当前编码点为新的决策点，决策方向为正负90度区间，决...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋立新，章亚书，马帅，安佳星，孙东梓，
申请(专利权)人：哈尔滨理工大学，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23