【技术实现步骤摘要】
一种图片线特征的提取方法
本专利技术涉及一种图片线特征的提取方法。
技术介绍
目前，对于图片的特征点的提取算法大多数是基于纯点的，如SIFT、SURF、以及ORB等。但是纯点的算法在特征点较少的图片中表现比较差，如白墙，无明显特征的门窗等，可能会出现匹配错误等情况，所以此时可以使用线特征进行图片的匹配，一个好的线特征提取算法显得尤为重要。
技术实现思路
为解决上述技术问题，本专利技术提供了一种图片线特征的提取方法，解决了在点特征较少的情景下的图片匹配问题，利用线段特征构建的环境地图具有更直观的几何信息。为达到上述目的，本专利技术的技术方案如下：一种图片线特征的提取方法，包括如下步骤：(1)像素梯度的计算，包括像素梯度值和水平线方向；(2)在一整张图片的梯度值都计算完成之后，删掉梯度值小于梯度阙值的像素点；(3)对图片进行填充，然后采用区域分裂合并算法对填充后的图片进行区域分裂，直至所有的区域不能继续分裂为止；分裂完成之后将具有相同属性的像素点合并，遍历所有的区域，直...
【技术保护点】
1.一种图片线特征的提取方法，其特征在于，包括如下步骤：/n(1)像素梯度的计算，包括像素梯度值和水平线方向；/n(2)在一整张图片的梯度值都计算完成之后，删掉梯度值小于梯度阙值的像素点；/n(3)对图片进行填充，然后采用区域分裂合并算法对填充后的图片进行区域分裂，直至所有的区域不能继续分裂为止；分裂完成之后将具有相同属性的像素点合并，遍历所有的区域，直至所有的区域不能合并为止；/n(4)在区域合并之后，具有相同属性的相邻的像素点组成了一块区域，然后对此区域进行矩形逼近，用一个矩形将此区域的像素点全部包含进去，如果此区域中的像素数量低于设定阈值，此区域会被舍弃，不会进行矩形...
【技术特征摘要】
1.一种图片线特征的提取方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)像素梯度的计算，包括像素梯度值和水平线方向；
(2)在一整张图片的梯度值都计算完成之后，删掉梯度值小于梯度阙值的像素点；
(3)对图片进行填充，然后采用区域分裂合并算法对填充后的图片进行区域分裂，直至所有的区域不能继续分裂为止；分裂完成之后将具有相同属性的像素点合并，遍历所有的区域，直至所有的区域不能合并为止；
(4)在区域合并之后，具有相同属性的相邻的像素点组成了一块区域，然后对此区域进行矩形逼近，用一个矩形将此区域的像素点全部包含进去，如果此区域中的像素数量低于设定阈值，此区域会被舍弃，不会进行矩形逼近；
(5)计算逼近后的矩形密度，如果矩形密度不小于密度阙值，则接受该矩形检测结果，否则对矩形进行重绘。
2.根据权利要求1所述的一种图片线特征的提取方法，其特征在于，所述步骤(1)具体如下：
设：
gx(x,y)为图片坐标(x,y)在x方向的梯度值；
gy(x,y)为图片坐标(x,y)在y方向的梯度值；
i(x,y)为图片坐标(x,y)处的像素灰度值；
i(x+1,y)为图片坐标(x+1,y)处的像素灰度值；
i(x,y+1)为图片坐标(x,y+1)处的像素灰度值；
i(x+1,y+1)为图片坐标(x+1,y+1)处的像素灰度值；
图片坐标(x,y)的梯度值为：
梯度的方向为：
和其垂直的方向，即水平线方向为：
将由水平线方向和梯度值大小组成的区域称之为线支持区域。
3.根据权利要求2所述的一种图片线特征的提取方法，其特征在于，所述步骤(2)具体如下：
梯度阈值ρ的计算公式如下所示：
其中，q为经验数值；τ是角度容忍度，表示水平线方向角度的大小相差范围在±τ的范围内即认为其具有相同的梯度方向；
把梯度值小于梯度阈值ρ的像素点删除掉，并把删除掉的像素点状态设置为USED，不参与后续的计算，其余的像素点状态设置为UNUSED。
4.根据权利要求3所述的一种图片线特征的提取方法，其特征在于，q取2，τ取22.5。
5.根据权利要求3所述的一种图片线特征的提取方法，其特征在于，所述步骤(3)具体如下：
将图片右边界和下边界进行填充扩展，填充成边长是大于图片长宽最大值的2的最小整数次幂的正方形；
完成图片的填充之后，再将填充后的整个图片分为四个一级区域，然后查看每个区域是否有状态为UNUSED的点，如果有的话，计算此一级区域所有状态是UNUSED的点的方差，方差的计算如下：
先计算...
【专利技术属性】
技术研发人员：纪刚，朱慧，杨丰拓，安帅，
申请(专利权)人：青岛联合创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：山东;37
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