线段检测方法、装置和设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种线段检测方法、装置和设备。所述方法包括：提取待处理图像的图像特征，所述图像特征包括图像梯度角度和图像梯度幅值；基于提取的图像特征确定多个种子点；对于所述多个种子点中的每个种子点，根据区域生长规则确定各个种子点的当前连通区域，其中，区域生长规则需要同时满足梯度幅值生长规则和梯度角度生长规则；以及对各个种子点的当前连通区域内的线段进行线段拟合。

Line detection methods, devices and equipment

【技术实现步骤摘要】
线段检测方法、装置和设备
本申请涉及图像处理领域，并具体涉及线段检测方法、装置和设备。
技术介绍
根据视觉计算理论，人眼对物体的辨识首先要得到它的轮廓，计算机视觉系统要模仿人的视觉识别图像中目标首先要得到表征目标边缘轮廓的要素图。线段是连接两个端点之间笔直的线，数字图像中的线段由彼此相连的线段基元组成，其具有简单的几何特征和良好的几何解析性，因此线段是描述目标边缘特征的一种方式。对于许多计算机视觉系统来说，线段特征提取的准确程度直接影响着物体识别、立体匹配、目标跟踪等后续图像处理环节的成败。
技术实现思路
根据本公开的一个方面，提供了一种线段检测方法，包括：提取待处理图像的图像特征，所述图像特征包括图像梯度角度和图像梯度幅值；基于提取的图像特征确定多个种子点；对于所述多个种子点中的每个种子点，根据区域生长规则确定各个种子点的当前连通区域，其中，区域生长规则需要同时满足梯度幅值生长规则和梯度角度生长规则；以及对各个种子点的当前连通区域内的线段进行线段拟合。根据本公开的一个方面，提供了一种线段检测装置，包括：图像特征提取单元，配置为提取待处理图像的图像特征，所述图像特征包括图像梯度角度和图像梯度幅值；种子点确定单元，配置为基于提取的图像特征确定多个种子点；区域生长规则确定单元，配置为对于所述多个种子点中的每个种子点，根据区域生长规则确定各个种子点的当前连通区域，其中，区域生长规则需要同时满足梯度幅值生长规则和梯度角度生长规则；以及线段拟合单元，配置为对各个种子点的当前连通区域内的线段进行线段拟合。根据本公开的一个方面，提供了一种线段检测设备，包括：存储器，配置为存储计算机可读指令；以及处理器，配置为处理存储在所述存储器中的所述计算机可读指令，其中所述处理器处理所述计算机可读指令时执行以下功能：提取待处理图像的图像特征，所述图像特征包括图像梯度角度和图像梯度幅值；基于提取的图像特征确定多个种子点；对于所述多个种子点中的每个种子点，根据区域生长规则确定各个种子点的当前连通区域，其中，区域生长规则需要同时满足梯度幅值生长规则和梯度角度生长规则；以及对各个种子点的当前连通区域内的线段进行线段拟合。附图说明通过结合附图对本公开实施例进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本公开实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本公开实施例一起用于解释本公开，并不构成对本公开的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。图1是根据本公开实施例的线段检测方法的流程图；图2是根据本公开实施例的提取待处理图像的图像特征的流程图；图3是根据本公开的实施例线段检测方法的示意图；图4是根据本公开实施例的线段检测装置的示意图；图5是根据本公开实施例的线段检测设备的示意图。具体实施方式下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本公开一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在无需创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。本公开提出了一种数字图像中的线段检测方法。为更加综合的突显图像局部亮度或颜色的变化，本公开通过融合彩色图像的三个颜色通道的梯度特征和其灰度图像信息的梯度特征来提取图像的特征。由于一个线段对应一个梯度幅值近似相等、梯度方向近似一致的连通区域，因此，本公开基于线段边缘所属像素的梯度特点，提出了同时利用梯度角度和梯度幅值的基于梯度一致性的连通区域生长方法。在连通区域生长之后，本公开还可以对连通区域进行区域修正。在区域修正之后，本公开提出了利用连通区域内图像梯度非极大值有效像素的线段拟合方法，并通过计算图像中错误线段的数目来判断线段拟合结果是否有效。首先，参照图1来描述用于实现本公开实施例的线段检测方法。该方法可以由计算机执行。如图1所示，在步骤S101中，提取待处理图像的图像特征。该图像可以是彩色图像，或者也可以是灰度图像。图像特征包括图像梯度角度和图像梯度幅值。图像梯度是一个向量，表示图像函数在该点处的方向导数沿着该方向取得最大值，其中梯度方向(梯度角度)为方向导数取得最大值的方向，梯度的模(梯度幅值)为函数在梯度方向上的变化率。图2是根据本公开实施例的提取待处理图像的图像特征的流程图。如图2所示，首先输入图像(S201)，然后判断该输入图像是否为彩色图像(S201)，当该图像为彩色图像时，可以基于图像梯度融合方法(S203)进行图像特征提取(S204)，或者可以将彩色图像进行灰度化(S205)，然后直接提取图像灰度化后的梯度角度值和梯度幅度值作为图像特征(S204)。可替换地，当该图像不是彩色图像(例如，该图像是灰度图像)时，则直接提取图像的梯度角度值和梯度幅度值作为图像特征(S204)。其中，梯度融合方法为：提取彩色图像的红色通道梯度、绿色通道梯度和蓝色通道梯度幅值的最大值作为融合后的彩色图像梯度幅值；以及提取该融合后的彩色图像梯度幅值对应的梯度角度作为融合后的彩色图像梯度角度。其中，RGB色彩模式是工业界的一种颜色标准，是通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色。红色通道梯度表示求取红色通道图像的梯度，包括梯度幅值和梯度角度；绿色通道梯度表示求取绿色通道图像的梯度，包括梯度幅值和梯度角度；蓝色通道梯度表示求取蓝色通道图像的梯度，包括梯度幅值和梯度角度。彩色图像的红色通道梯度、绿色通道梯度和蓝色通道梯度反映了图像局部颜色变化，彩色图像的灰度图像的梯度反映了图像亮度的局部变化，例如，可以采用梯度融合方法来提取彩色图像特征，即通过融合彩色图像的3个通道(红色通道梯度、绿色通道梯度和蓝色通道梯度)和其灰度图像的梯度来进行特征提取，从而可以更好的突显边缘区域，为后续算法提供良好特征输入，进而达到减少线段漏检测的目的。例如，假设彩色图像中像素(x，y)的红色通道的梯度幅值和梯度角度分别为Gr(x，y)和θr(x，y)，绿色通道的梯度幅值和梯度角度分别为Gg(x，y)和θg(x，y)，蓝色通道的梯度幅值和梯度角度分别为Gb(x，y)和θb(x，y)，灰度图像的梯度幅值和梯度角度分别为Ggray(x，y)和θgray(x，y)，则彩色图像梯度融合后的梯度幅值为各图像梯度幅值的最大值，即：Gfusion(x，y)＝max{Gr(x，y)，Gg(x，y)，Gb(x，y)，Ggray(x，y)}彩色图像梯度融合后的梯度角度为梯度幅值最大值对应的梯度角度，即：融合后的彩色图像梯度幅值综合反映了颜色和亮度的变化，融合后的彩色图像梯度角度在颜色或亮度变化区域更加一致，从而提高了边缘特征的表征能力，以有效的减少线段漏检测。在步骤S102中，基于提取的图像特征确定多个种子点。基于提取的图像特征确本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种线段检测方法，包括：/n提取待处理图像的图像特征，所述图像特征包括图像梯度角度和图像梯度幅值；/n基于提取的图像特征确定多个种子点；/n对于所述多个种子点中的每个种子点，根据区域生长规则确定各个种子点的当前连通区域，其中，区域生长规则需要同时满足梯度幅值生长规则和梯度角度生长规则；以及/n对各个种子点的当前连通区域内的线段进行线段拟合。/n

【技术特征摘要】
1.一种线段检测方法，包括：
提取待处理图像的图像特征，所述图像特征包括图像梯度角度和图像梯度幅值；
基于提取的图像特征确定多个种子点；
对于所述多个种子点中的每个种子点，根据区域生长规则确定各个种子点的当前连通区域，其中，区域生长规则需要同时满足梯度幅值生长规则和梯度角度生长规则；以及
对各个种子点的当前连通区域内的线段进行线段拟合。


2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述提取待处理图像的图像特征包括：
判断所述图像是否为彩色图像，当所述图像为彩色图像时，基于图像梯度融合方法进行图像特征提取；当所述图像为灰度图像时，直接进行图像特征提取。


3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述图像梯度融合方法为：
提取彩色图像的红色通道梯度、绿色通道梯度和蓝色通道梯度幅值的最大值作为融合后的彩色图像梯度幅值；以及
提取所述融合后的彩色图像梯度幅值对应的梯度角度作为融合后的彩色图像梯度角度。


4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于提取的图像特征确定多个种子点包括：
基于提取的图像特征，通过非极大值抑制和阈值筛选确定多个种子点。


5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述阈值筛选确定多个种子点包括：
以图像的梯度幅值统计均值与预设倍数图像梯度统计方差之间的差值为阈值，将图像梯度经非极大值抑制后的有效像素梯度大于该阈值的所有有效像素点作为连通区域生长的种子点，同时将所有梯度幅值大于所述图像梯度幅值统计均值和图像梯度统计方差之和的所有像素点作为连通区域生长的种子点。


6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述对于所述多个种子点中的每个种子点，根据区域生长规则确定各个种子点的当前连通区域包括：
按照梯度幅值由大到小的顺序依次选取种子点作为起始生长点；
对于每个起始生长点，将满足区域生长规则的其他种子点加入到该种子点的初始连通区域中作为当前连通区域。


7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述梯度幅值生长规则为：
对每个起始生长点的邻域像素的幅值进行排序，选择幅值排在预定位次的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张欢欢，刘童，唐小军，张忆非，张治国，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11