一种物体标记点识别方法及装置制造方法及图纸

本申请公开一种物体标记点识别方法及装置，该方法包括：将待识别的第一图像划分为N个图像切片，并将所述N个图像切片分配到N个图像切片处理模块，其中，所述第一图像包括至少一个标记点；并行获取所述N个图像切片上各个连通区域的特征值，其中，每个所述图像切片的一个连通区域对应一个标签，不同连通区域对应的标签不同；合并所述N个图像切片的特征值，并根据合并后的特征值确定所述至少一个标记点的特征参数，所述特征参数用于识别所述至少一个标记点。由于并行获取第一图像划分成的N个图像切片上各个连通区域的特征值，即可并行识别多个像素，那么一个时钟内可并行识别多个像素，相对于串行识别来说，显然提高了吞吐率。

【技术实现步骤摘要】
一种物体标记点识别方法及装置
本申请涉及视觉测量
，尤其涉及一种物体标记点识别方法及装置。
技术介绍
视觉测量作为识别物体特征的重要手段之一，常通过在物体上标记标记点，对该标记点进行特征分析，从而达到识别物体特征进行测量的目的。例如，通过识别标记点的方式实现对高速风洞模型的形变测量；又例如，通过识别标记点的方式实现对流动体的流动测量等。目前常用的识别标记点的方法是连通区域标记方法，即遍历物体图像上的每个像素，通过对物体图像上的目标像素的标记，让每个单独的连通区域形成一个被标识的块。进一步地，可获取该块的一些参数，例如轮廓等参数，进而识别出标记点。但是如果连通区域面积较大，需要对每个目标像素点进行8邻域或4邻域的判断，效率较低。为此，后续还提出了八步追踪法，即基于连通区域标记方法，对部分目标像素点进行8邻域的判断。但是八步追踪方法在8邻域搜索时，对标记点的识别是串行识别，即一个时钟识别一个像素，，同样耗时较长，吞吐率较低。
技术实现思路
本申请提供一种物体标记点识别方法及装置，用于提高标记点识别的吞吐率。第一方面，提供第一种物体标记点识别方法，该方法的执行主体为可编程逻辑器件(fieldprogrammablegatearray，FPGA)，该方法包括：将待识别的第一图像划分为N个图像切片，并将所述N个图像切片分配到N个图像切片处理模块，其中，所述第一图像包括至少一个标记点；并行获取所述N个图像切片上各个连通区域的特征值，其中，每个所述图像切片的一个连通区域对应一个标签，不同连通区域对应的标签不同；合并所述N个图像切片的特征值，并根据合并后的特征值确定所述至少一个标记点的特征参数，所述特征参数用于识别所述至少一个标记点。本方案可并行获取第一图像划分成的N个图像切片上各个连通区域的特征值，即提供了可并行识别多个像素的机制。由于并行识别多个像素，那么一个时钟内可并行识别多个像素，相对于串行识别来说，显然提高了吞吐率。在一种可能的实现方式中，在将待识别的第一图像划分为N个图像切片之前，所述方法包括：接收来自上位机的至少一个图像参数，并根据所述至少一个图像参数从输入的原始图像中确定所述第一图像；计算所述第一图像拉伸二值化处理所需要的参数，所述参数用于对所述第一图像进行拉伸二值化处理；获取所存储的第一图像数据，并根据所述参数对所述第一图像进行拉伸二值化处理，获得所述待识别的第一图像。该方案可对原始图像进行预处理，例如从原始图像中选择感兴趣区域(包括至少一个标记点)，即第一图像，不需要对原始图像的全部区域进行处理分析，从而节约FPGA的计算资源和存储资源，提高图像处理效率。又例如，提前计算第一图像拉伸二值化处理所需要的参数，并将该参数输出给同步获取第一图像数据的拉伸二值化处理模块。这样输入一帧图像，就可及时对该帧图像进行处理，缓存一次图像数据即可，可节约图像处理装置的存储资源。在一种可能的实现方式中，将所述N个图像切片分配到N个图像切片处理模块，包括：按照切割所述第一图像的顺序依次将所述N个图像切片分配到所述N个图像切片处理模块；其中，在分配过程中，判断下一个存储区域(缓存)的状态，若所述下一个存储区域的状态为空闲状态，则指示存储图像数据的存储区输出图像数据。该方案，由于在分配过程中，根据下一个存储区域的状态来指示存储图像数据的存储区输出图像数据，所以可以保证图像预处理模块输出的数据率与数据分配模块输出的数据率匹配。在一种可能的实现方式中，并行获取所述N个图像切片上各个连通区域的特征值，包括：针对每个图像切片，从第一行开始获取为所述第一行的各个像素分配的标签，所述标签用于标识所述每个图像切片的前景像素或背景像素；根据预先设定的标签分配规则以及获取的标签生成第一合并信息，所述第一合并信息用于对所述每个图像切片的上一行的部分或全部标签进行更新；根据所述第一合并信息更新所述每个图像切片的上一行的标签，使得所述每个图像切片的每个连通区域的标签相同；根据每个连通区域各个标签对应的像素坐标加权以及像素灰度加权确定所述连通区域的特征值。在一种可能的实现方式中，合并所述N个图像切片的特征值，包括：确定要合并的两个相邻的图像切片；获取所述两个相邻的图像切片边界处的标签，并根据预先设定的合并规则合并所述两个相邻的图像切片边界处的标签；根据边界处合并之后的标签确定所述两个相邻的图像切片的特征值；其中，所述合并规则为：若所述两个相邻的图像切片边界处的标签为边界标签，则将所述两个相邻的图像切片的边界标签更新为一个新的全局标签；若所述两个相邻的图像切片边界处的标签包括边界标签和全局标签，则将所述边界标签更新为所述全局标签；若所述两个相邻的图像切片边界处的标签均为全局标签，则将所述两个相邻的图像切片边界处的标签更新为新的全局标签。由于并行处理N个图像切片，但是位于每个图像切片的边界可能处于同一个连通区域，所以合并相邻的两个图像切片需要涉及到相邻两个图像切片边界处的标签的合并。该方案提供了一种相邻两个图像切片边界处的标签的合并方案。在一种可能的实现方式中，获取所述两个相邻的图像切片的边界标签，并根据预先设定的合并规则合并所述两个相邻的图像切片的边界标签，包括：通过第一通道将第n帧图像切片的边界标签以及第一合并信息写入第一表，所述第一表用于存储连续帧图像中上一帧图像的边界标签，所述第一合并信息用于合并所述第n帧图像切片的边界标签；其中，所述第n帧图像切片更新后的本地标签以及边界标签更新到所述第一表；通过第二通道将第n+1帧图像的边界标签以及第二合并信息写入第二表，所述第二表用于存储所述连续帧图像中下一帧图像的边界标签，所述第二合并信息用于合并所述第n帧图像切片的边界标签和所述第n+1帧图像切片的边界标签；其中，所述第n帧图像切片和第n+1帧图像切片更新后的边界标签更新到所述第二表。该方案通过在这两个查找表之间进行切换，实现前一帧和下一帧的边界标签合并。这种方式处理连续帧无需等待连续帧处理，可降低对连续两帧分别查表更新标签带来的时延。同时，两个查找表可存储在一个FIFO队列，可节约存储资源。在一种可能的实现方式中，合并所述N个图像切片的特征值，包括：在第n个时钟，置位特征值就绪信号，以指示获取输入的标签数据；通过地址信号依次访问双端口RAM，其中，上一个时钟按照第一地址访问双端口RAM之后，将所述第一地址更新为下一个标签对应的地址；将获取的标签数据写入存储区域，所述存储区域的标签数据用于计算特征值。该方案可在不同时间可访问不同的端口，从而实现同一时钟处理多个标签，提高数据的吞吐率。在一种可能的实现方式中，根据合并后的特征值确定所述至少一个标记点的特征参数，包括：将合并后的特征值上传到上位机，通过所述上位机确定所述至少一个标记点的特征参数。该方案FPGA可将合并后的特征值上传到上位机，通过上位机确定所述至少一个标记点的特征参数，以保证在节约资源的情况下，达到最大本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物体标记点识别方法，其特征在于，所述方法应用于可编程逻辑器件FPGA，所述方法包括：/n将待识别的第一图像划分为N个图像切片，并将所述N个图像切片分配到N个图像切片处理模块，其中，所述第一图像包括至少一个标记点；/n并行获取所述N个图像切片上各个连通区域的特征值，其中，每个所述图像切片的一个连通区域对应一个标签，不同连通区域对应的标签不同；/n合并所述N个图像切片的特征值，并根据合并后的特征值确定所述至少一个标记点的特征参数，所述特征参数用于识别所述至少一个标记点。/n

【技术特征摘要】
1.一种物体标记点识别方法，其特征在于，所述方法应用于可编程逻辑器件FPGA，所述方法包括：
将待识别的第一图像划分为N个图像切片，并将所述N个图像切片分配到N个图像切片处理模块，其中，所述第一图像包括至少一个标记点；
并行获取所述N个图像切片上各个连通区域的特征值，其中，每个所述图像切片的一个连通区域对应一个标签，不同连通区域对应的标签不同；
合并所述N个图像切片的特征值，并根据合并后的特征值确定所述至少一个标记点的特征参数，所述特征参数用于识别所述至少一个标记点。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在将待识别的第一图像划分为N个图像切片之前，所述方法包括：
接收来自上位机的至少一个图像参数，并根据所述至少一个图像参数从输入的原始图像中确定所述第一图像；
计算所述第一图像拉伸二值化处理所需要的参数，所述参数用于对所述第一图像进行拉伸二值化处理；
获取所存储的第一图像数据，并根据所述参数对所述第一图像进行拉伸二值化处理，获得所述待识别的第一图像。


3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述N个图像切片分配到N个图像切片处理模块，包括：
按照切割所述第一图像的顺序依次将所述N个图像切片分配到所述N个图像切片处理模块；其中，
在分配过程中，判断下一个存储区域的状态，若所述下一个存储区域的状态为空闲状态，则指示存储图像数据的存储区输出图像数据。


4.如权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，并行获取所述N个图像切片上各个连通区域的特征值，包括：
针对每个图像切片，从第一行开始获取为所述第一行的各个像素分配的标签，所述标签用于标识所述每个图像切片的前景像素或背景像素；
根据预先设定的标签分配规则以及获取的标签生成第一合并信息，所述第一合并信息用于对所述每个图像切片的上一行的部分或全部标签进行更新；
根据所述第一合并信息更新所述每个图像切片的上一行的标签，使得所述每个图像切片的每个连通区域的标签相同；
根据每个连通区域各个标签对应的像素坐标加权以及像素灰度加权确定所述连通区域的特征值。


5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，合并所述N个图像切片的特征值，包括：
确定要合并的两个相邻的图像切片；
获取所述两个相邻的图像切片边界处的标签，并根据预先设定的合并规则合并所述两个相邻的图像切片边界处的标签；
根据边界处合...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦明伟，侯宝临，刘思军，张琦，任强，姚远程，
申请(专利权)人：西南科技大学，四川明临慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：四川;51