一种基于曲率分析的图像特征快速分割方法技术

本发明专利技术涉及一种基于曲率分析的图像特征快速分割方法。该方法包括：将图像进行零阶几何连续化处理，包括边界追踪、边缘连接、以及高斯演化；对连续边缘进行高阶几何连续化处理，主要包括曲率计算以及曲率极大值筛选，即检测图像中的角点，从而实现图像特征的分割；利用曲率分析法对分割后的边缘点进行特征识别，区分出直线与曲线特征。本发明专利技术对图像特征分离设计了一种快速曲率分析方法，有效的减小了图像分割、识别的计算量，并且与现有方法比，有更好的角点定位精度。

【技术实现步骤摘要】
一种基于曲率分析的图像特征快速分割方法
本专利技术涉及计算机图像处理领域，特别是涉及一种基于曲率分析的图像特征快速分割方法。
技术介绍
视觉测量系统已较为成熟地应用于航空、航天、国防等领域飞行目标的位姿参数测量。视觉测量技术主要采用目标的形状特征进行位姿参数求解，图像的形状特征检测算法是实现位姿参数视觉测量的前提条件。直线与曲线是空间飞行目标上的常见特征，是数字图像中构成被识别对象的重要元素，快速准确地从图像中提取出目标的形状特征对于准确获取目标的位姿参数具有很重要的意义，因此目标特征的检测、分离、识别是图像处理以及图像分析中重要的任务。为分离图像中的目标几何特征，科研人员提出了角点检测算法。在图像中，角点通常为曲率变化的极大值点，多为不同特征曲线的交点，角点检测算法通常作为图像特征的分离算法。根据角点数学描述模型的不同，现有的角点检测算法可以分为基于单尺度角点检测算法和多尺度角点检测算法。单尺度角点检测算法认为角点是两条边缘的交点，在其邻域内灰度、曲率、梯度方向等几何特征发生突变，典型算法是Harris角点检测算法及SUSAN角点检测算法。单尺度的角点检测算法本质上是在比较不同像素本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于曲率分析的图像特征快速分割算法，其特征在于，包括如下步骤：(1)输入待处理图像，利用Canny算子获取边缘点；(2)对边缘图像进行零阶几何连续化处理，主要包括：边界追踪、边缘连接以及高斯演化，获取有序的空间连续边缘点集合；(3)对边缘点进行高阶几何连续化分析，主要包括曲率计算以及曲率极大值筛选，即检测图像中的角点，从而实现图像特征的分割；(4)对分割后的边缘点进行特征识别，区分出直线与曲线特征。

【技术特征摘要】
1.一种基于曲率分析的图像特征快速分割算法，其特征在于，包括如下步骤：(1)输入待处理图像，利用Canny算子获取边缘点；(2)对边缘图像进行零阶几何连续化处理，主要包括：边界追踪、边缘连接以及高斯演化，获取有序的空间连续边缘点集合；(3)对边缘点进行高阶几何连续化分析，主要包括曲率计算以及曲率极大值筛选，即检测图像中的角点，从而实现图像特征的分割；(4)对分割后的边缘点进行特征识别，区分出直线与曲线特征。2.根据权利要求1所述的基于曲率分析的图像特征快速分割算法，其特征在于，所述的步骤(3)中的曲率分析算法如下：步骤1：利用中间差分法计算曲率值；步骤2：对高斯演化后的曲率与夹角的函数关系进行修正，确定尺度参数值及修正后κi-θi曲线的数学模型为：步骤3：采用最小二乘法进行数据曲线拟合，得出修正系数和曲线拟合的均方根误差；步骤4：为使算法更具一般性，提出了在先验信息不足时曲率阈值的缺省值的设计方法：通过建立边缘点邻域的几何模型及统计分析的方法设计阈值；步骤5：根据高斯演化的尺度参数σ，设计直线特征的曲率阈值Tline...

【专利技术属性】
技术研发人员：谌德荣，王泽鹏，宫久路，王鹏飞，彭林科，胡宏华，陈乾，韩肖君，
申请(专利权)人：北京理工大学，北京航宇天穹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11