一种图像中直线的检测方法技术

一种图像中直线的检测方法，包括：将图像ROI子图转为灰度图；计算ROI子图中每个像素点在x、y方向的梯度值，构成梯度矩阵dx、dy；计算梯度方向角矩阵da；提取ROI子图中的所有边缘点；从梯度方向角矩阵da中提取所有边缘点的梯度方向角，构成梯度方向数组arrAngs；将角度区间[0，360]以n为间隔平均分割成若干子区间，然后将arrAngs中每个边缘点的梯度方向角划分至对应子区间内，统计每个子区间的边缘点的梯度方向角数量，最后读取数量最大的子区间的所有边缘点；将读取的所有边缘点拟合成一条直线。本发明专利技术属于图像处理领域，能在具有复杂纹理背景的图像ROI区域里，高效准确的检测出长度最长的目标直线。

【技术实现步骤摘要】
一种图像中直线的检测方法
本专利技术涉及一种图像中直线的检测方法，属于图像处理领域。
技术介绍
在图像处理领域，很多场景需要检测目标图像中ROI(RegionOfInterest)区域的直线，这些ROI区域背景中包含很多复杂纹理，而且每个ROI区域里包含一条或多条直线段，往往需要检测出ROI区域里长度最长的直线段。在现有技术中，直线检测一般使用霍夫变换的方法或基于梯度计算的方法：1、基于霍夫变换的方法具有一定的鲁棒性，但是霍夫检测比较耗时，而且容易将一条完整的直线分裂为多条，不利于后续分析处理。2、基于梯度计算的方法的典型代表为LSD线段检测算法，该类方法计算目标图像中每个像素点的梯度，根据梯度幅值和梯度方向生成包含目标直线的梯度方向一致性连通区域，然后从连通区域获取直线段的参数。该类方法效率虽高，但仍然会将一条完整的直线段，分裂为多条直线。也就是说，上述两种典型方法均容易将图像ROI区域里最长的直线段分裂为多条直线。因此，如何在具有复杂纹理背景的图像ROI区域里，高效准确的检测出长度最长的目标直线，已经成为技术本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像中直线的检测方法，其特征在于，包括有：/n步骤一、从待检测图像中提取ROI区域的图片，简称为ROI子图，将ROI子图转为灰度图，并进行高斯去噪；/n步骤二、计算ROI子图中每个像素点分别在x、y方向的梯度值，并按照像素点的坐标，将所有像素点在x、y方向的梯度值分别构成梯度矩阵dx、dy；/n步骤三、根据梯度矩阵dx、dy，计算梯度方向角矩阵da：da＝atan(dy/dx)，梯度方向角的取值范围为[0，360]；/n步骤四、提取ROI子图中的所有边缘点；/n步骤五、根据边缘点坐标，从梯度方向角矩阵da中提取ROI子图中所有边缘点的梯度方向角，并将所提取的边缘点的梯度方向角构成一个梯...

【技术特征摘要】
1.一种图像中直线的检测方法，其特征在于，包括有：
步骤一、从待检测图像中提取ROI区域的图片，简称为ROI子图，将ROI子图转为灰度图，并进行高斯去噪；
步骤二、计算ROI子图中每个像素点分别在x、y方向的梯度值，并按照像素点的坐标，将所有像素点在x、y方向的梯度值分别构成梯度矩阵dx、dy；
步骤三、根据梯度矩阵dx、dy，计算梯度方向角矩阵da：da＝atan(dy/dx)，梯度方向角的取值范围为[0，360]；
步骤四、提取ROI子图中的所有边缘点；
步骤五、根据边缘点坐标，从梯度方向角矩阵da中提取ROI子图中所有边缘点的梯度方向角，并将所提取的边缘点的梯度方向角构成一个梯度方向数组arrAngs；
步骤六、将角度区间[0，360]以n为间隔平均分割成若干个子区间，然后将梯度方向数组arrAngs中每个边缘点的梯度方向角划分至对应的子区间内，统计每个子区间包含的边缘点的梯度方向角的数量，最后读取数量最大的子区间所包含的所有边缘点，这些边缘点即是待检测直线上的点；<...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈伟，袁兵，曹予飞，曾敬勇，许理，车建强，程杰，
申请(专利权)人：杭州东信北邮信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33