一种路面二值图像的边缘矢量线提取方法技术

本专利申请公开了一种路面黑白图像的路面病害灰度异常区二值图的边缘矢量线提取算法。能够对经过图像处理后生成的二值化图斑的边界像素进行多逼近等级的矢量化边界多边形的自动提取。该算法具有边界逼近度可控，规律性强以及适用于计算机计算等优点。所提取的二值化图像边界的多边形数据可用于地理信息系统数据转换，地图自动编绘，包括在路面CCD图像病害区域的识别提取在内的图像自动识别，以及遥感图像的光谱特征区范围识别等方面。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及地理信息系统和图像处理与信息提取技术，具体涉及一种路面二值图像的边缘矢量线提取算法。
技术介绍
公路是国民经济赖以发展的重要基础设施，随着公路交通运输业的发展，人们对公路路面质量及其养护提出了更高的要求。传统的人工检测方法存在效率低、影响交通、耗时耗力和不精确等缺点，已不能适应公路快速发展的要求。而通过对面图像的提取、处理和分析，从而检测出路面病害（如破损、裂纹等）的方式，已逐渐成为一种路面检测的重要手段。我们知道，对物体进行观测的数字图像数据，不论是近景、中景还是遥感图像，通过一定的图像处理，一般总是能够将具有一定光谱、灰度或其他特性的区域通过图像处理转换成二值图像。二值图像是提取物方特性区的位置、范围和性质等信息的重要基础，也是计算机图像识别的重要途径。目前出现的路面二值化图像的灰度异常区的边界矢量化提取，都不能够进行多尺度直线边界特征点的智能化提取，因为像素边界一般情况下呈现出十分复杂的任意线形，找出一定尺度级别下的逼近度更高的二值图像的边界多边形问题一直没有解决。
技术实现思路
本专利技术意在提供一种对二值图像的图斑边界进行快速提取和分级直线边界替代的边缘矢量线提取生成算法。本专利技术中的二值图像图斑边缘分级矢量线提取算法包括以下步骤：1）通过路面检测车获取路面的黑白数字图像；2）从黑白数字图像中提取病害区二值图块；3）通过二值图像的行扫描算法确定取值突变点，取得一个二值图斑的边界点坐标向量和类型，对于只有一个图斑的简单二值图的零阶边界坐标序列提取：a.自图像边缘任意取一点，按像素自左向右检测，若取值为0则为空白区，取值为1则为二值图块的内部；b.像素检测取值变化点坐标提取；c.变化像素行号，同样算法可以取得下一个相邻的边界像素点坐标；d.顺序填写零阶二值图斑边界点向量；e.边界点类型判断：边缘像素点的主要特征是至少有一个方向的相邻像素的值变为0，当一个方向为0时一般为边点，2个方向为0时一般为角点，3个方向为0时则为尖点；4）取得二值图斑零阶边界点闭合坐标向量后，通过以下算法取得不同精度的最接近边界矢量多边形：根据零阶边界点向量提取一阶边界特征点序列算法；a.根据实际像素代表的地面几何长度和像素比例尺确定一个像素代表的图像长度a；b.零阶边界点向量第一点开始抽取样本点，像素间隔数取p，按此像素间隔数P抽取像素点，删除多余像素点，全部抽取点组成一个新的边界点序列，称为一阶边界特征点序列，其边界特征点个数减少为原来像素点的1/p，特征点平均像素距离扩大p倍为；根据一阶边界点序列提取二阶边界特征点序列的算法：a.自一阶边界像素特征点序列中，任取相邻2边界点作为基点，根据三点坐标求取对下一个像素边的偏转角，然后基点前移1点求取下一个点的偏转角；b.由此逐点向前计算，可以取得一个连续偏角序列，称为第一偏转角序列；c.在此序列中按照当检测到偏角左右或正负大于临界偏转幅度，取该点为二阶趋势变化点，偏角左右或正负小于临界偏转幅度的点进行删除，产生一个新的趋势变化点序列，称为二阶边界特征点序列；d.对于偏角接近90度的点，作为直角备选点；根据二阶边界点序列提取三阶边界特征点序列的算法：a.二阶边界点序列中，任取相邻2个二阶边界特征点开始，求取下一点的偏转角，基点前移1个点，继续求取，以此继续可以取得第二个连续偏转角序列；b.按照一阶边界点序列提取二阶边界特征点序列的算法，可以生成一个点数更少的边界特征点序列，得到三阶边界特征点序列。本专利技术首次提出了多尺度级别线形走向趋势变化点的概念，并提出了计算机自动搜寻“趋势变化点”的基本算法，即分级特征点法。是从边界像素开始，逐级减少特征点（趋势变化点），最终到达需要的边长尺度数量级。这种灰度异常区二值图的边缘矢量线计算机提取算法，能够从任意边界像素点开始，通过一定算法，检测出二值栅格区的边界特征点坐标，并使用一定的线段（直线等）连接检测出的特征点，从而取得闭合边界的多边形折线。本专利技术实现的功能主要用于计算机栅格与矢量图形的转换，并且给CCD图像的目标物的计算机自动矢量法识别创造条件。其优点在于，一是基本可以自动找出任意二值图斑的一定尺度级别下的逼近度更高的边界多边形；二是算法的规律性强适用于计算机运算；三是计算速度快内存开支小。本方案的提取算法能够能够对经过图像处理后生成的二值化图斑的边界像素进行矢量化边界多边形的自动提取，尤其适用于对路面黑白图像的灰度异常区二值图的边缘矢量线的计算机提取，该算法具有边界逼近度高，规律性强以及适用于计算机计算等优点。所提取的二值化图像边界的多边形数据可用于地理信息系统数据转换，地图自动编绘，包括在路面CCD图像病害区域的识别提取在内的图像自动识别，以及遥感图像的光谱特征区范围识别等方面。附图说明图1为本专利技术实施例二值图像边缘矢量线提取的流程图。图2为本专利技术实施例中一阶像素边界点序列。图3为本专利技术实施例中二阶边界像素特征点序列。图4为本专利技术实施例中三阶边界像素特征点序列。具体实施方式下面通过具体实施方式对本专利技术作进一步详细的说明：如图1所示为本实施例二值图像边缘矢量线提取的流程图，本实施例的路面二值图像的边缘矢量线提取算法，包括以下步骤：第一步：通过路面检测车获取路面的黑白数字图像。第二步：从黑白数字图像中提取病害区二值图块：图像预处理，包括灰度变换、图像去噪；像元选择根据像素灰度值的判别条件的设置；3）初始二值图像生成，图像分割灰度或光谱阈值，将不满足条件的像素置为0，满足条件的像素置为1；4）二值图像的修复，采用数学形态法，如图像膨胀、图像腐蚀、获取联通域或骨架提取；5）得到一定条件的数字化二值图像，该二值图像一般反映出需要分析的物方信息的分布情况。第三步：数字二值图块的边缘点像素提取，采用边界像素点追踪法，通过二值图像的行扫描算法确定取值突变点，取得一个二值图斑的边界点坐标向量和类型，对于只有一个图斑的简单二值图的零阶边界坐标序列提取：a.自图像边缘任意取一点，按像素自左向右检测，若取值为0则为空白区，取值为1则为二值图块的内部；b.像素检测取值变化点坐标提取；c.变化像素行号，同样算法可以取得下一个相邻的边界像素点坐标；d.顺序填写零阶二值图斑边界点向量；e.边界点类型判断：边缘像素点的主要特征是至少有一个方向的相邻像素的值变为0，当一个方向为0时一般为边点，2个方向为0时一般为角点，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种路面二值图像的边缘矢量线提取算法，其特征在于，包括以下步骤：1）通过路面检测车获取路面的黑白数字图像；2）从黑白数字图像中提取病害区二值图块；3）通过二值图像的行扫描算法确定取值突变点，取得一个二值图斑的边界点坐标向量和类型，对于只有一个图斑的简单二值图的零阶边界坐标序列提取：a.自图像边缘任意取一点，按像素自左向右检测，若取值为0则为空白区，取值为1则为二值图块的内部；b.像素检测取值变化点坐标提取；c.变化像素行号，同样算法可以取得下一个相邻的边界像素点坐标；d.顺序填写零阶二值图斑边界点向量；e.边界点类型判断：边缘像素点的主要特征是至少有一个方向的相邻像素的值变为0，当一个方向为0时一般为边点，2个方向为0时一般为角点，3个方向为0时则为尖点；4）取得二值图斑零阶边界点闭合坐标向量后，通过以下算法取得不同精度的最接近边界矢量多边形：①根据零阶边界点向量提取一阶边界特征点序列算法；a.根据实际像素代表的地面几何长度和像素比例尺确定一个像素代表的图像长度a；b. 零阶边界点向量第一点开始抽取样本点，像素间隔数取p，按此像素间隔数P抽取像素点，删除多余像素点，全部抽取点组成一个新的边界点序列，称为一阶边界特征点序列，其边界特征点个数减少为原来像素点的1/p，特征点平均像素距离扩大p倍为；②根据一阶边界点序列提取二阶边界特征点序列的算法：a. 自一阶边界像素特征点序列中，任取相邻2边界点作为基点，根据三点坐标求取对下一个像素边的偏转角，然后基点前移1点求取下一个点的偏转角；b. 由此逐点向前计算，可以取得一个连续偏角序列，称为第一偏转角序列；c. 在此序列中按照当检测到偏角左右或正负大于临界偏转幅度，取该点为二阶趋势变化点，偏角左右或正负小于临界偏转幅度的点进行删除，产生一个新的趋势变化点序列，称为二阶边界特征点序列；d.对于偏角接近90度的点，作为直角备选点；③根据二阶边界点序列提取三阶边界特征点序列的算法：a. 二阶边界点序列中，任取相邻2个二阶边界特征点开始，求取下一点的偏转角，基点前移1个点，继续求取，以此继续可以取得第二个连续偏转角序列；b. 按照一阶边界点序列提取二阶边界特征点序列的算法，可以生成一个点数更少的边界特征点序列，得到三阶边界特征点序列。...

【技术特征摘要】
1.一种路面二值图像的边缘矢量线提取算法，其特征在于，包括以下步骤：
1）通过路面检测车获取路面的黑白数字图像；
2）从黑白数字图像中提取病害区二值图块；
3）通过二值图像的行扫描算法确定取值突变点，取得一个二值图斑的边界点坐标向量
和类型，对于只有一个图斑的简单二值图的零阶边界坐标序列提取：
a.自图像边缘任意取一点，按像素自左向右检测，若取值为0则为空白区，取值为1则为
二值图块的内部；
b.像素检测取值变化点坐标提取；
c.变化像素行号，同样算法可以取得下一个相邻的边界像素点坐标；
d.顺序填写零阶二值图斑边界点向量；
e.边界点类型判断：边缘像素点的主要特征是至少有一个方向的相邻像素的值变为0，
当一个方向为0时一般为边点，2个方向为0时一般为角点，3个方向为0时则为尖点；
4）取得二值图斑零阶边界点闭合坐标向量后，通过以下算法取得不同精度的最接近边
界矢量多边形：
①根据零阶边界点向量提取一阶边界特征点序列算法；
a.根据实际像素代表的地面几何长度和像素比例尺确定一个像素代表的图像长度a；
b.零阶边界点向量第一点开始抽取样本点，像素间隔数取p，按此像素间隔数P抽取像
素点，删除多余像素点，全部抽取点组成一个新的边界点序列，称为一阶边界特征点序列，
其边界特征点个数减少为原来像素点的1/p，特征点平均像素距离扩大p倍为；
②根据一阶边界点序列提取二阶边界特征点序列的算法：
a.自一阶边界像素特征点序列中，任取相邻2边界点作为基点，根据三点坐标求取对
下一个像素边的偏转角，然后基点前移1点求取下一个点的偏转角；
b.由此逐点向前计算，可以取得一个连续偏角序列，称为第一偏转角序列；
c.在此序列中按照当检测到偏角左右或正负大于临界偏转幅度，取该点为二阶趋势
变化点，偏角左右或正负小...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯晓，
申请(专利权)人：重庆交通大学，
类型：发明
国别省市：重庆;85