一种同步检测图像中平行直线和平行曲线特征的方法技术

本发明专利技术提供一种同步检测图像中平行直线和平行曲线特征的方法，其包括如下步骤：将输入图像转化为灰度图像，获取边缘图像的链条集合；将链条集合分解为直线边缘链条集合和平滑曲线边缘链条集合；并分别构建平行直线模型和平行曲线模型：根据模型分别对直线边缘链条集合和平滑曲线边缘链条集合进行处理和判断，获取到平行直线对集合和平行曲线对集合。本发明专利技术能检测图像中存在的平行结构，并能适用于多种环境场景，具有较好的灵活性和移植性，可为后续不同类型的图像检测任务提供特征依据。续不同类型的图像检测任务提供特征依据。续不同类型的图像检测任务提供特征依据。

【技术实现步骤摘要】
一种同步检测图像中平行直线和平行曲线特征的方法


[0001]本专利技术涉及视觉特征提取和视觉感知
，具体涉及一种同步检测图像中平行直线和平行曲线特征的方法。

技术介绍

[0002]在计算机视觉特征提取过程中，如何提取到被检测物体的有效特征一直是众多计算机视觉任务的重要环节。平行性作为格式塔组织原则的重要组成部分，是人类视觉感知周围世界三维结构信息的重要基本特征。与纷繁的线段相比，平行线含有更为丰富的语义信息，是对图像中人造场景或物体进行高级描述的基础，也是人类估计景深等信息的关键要素，可为识别具有丰富平行结构的物体提供良好的线索支持。因此平行线的检测工作在计算机视觉中起着至关重要的作用，如：消失点的检测、车道线检测、文本定位、遥感道路检测等。
[0003]目前平行线的检测方法主要有针对于平行直线的检测、针对于平行曲线的检测、利用平行结构进行平行直线和平行曲线的共同提取。平行直线的检测主要分为两类，一类是通过将直线边缘从笛卡尔坐标系转换到极坐标系中进行表示，利用投票的原则进行平行直线组的提取，如专利CN111141208A所提出的方本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种同步检测图像中平行直线和平行曲线特征的方法，其特征在于，其包括以下步骤：步骤1：将输入图像转化为灰度图像，获取边缘图像的链条集合E＝{e1,e2,...,e
m
}；步骤2：将链条集合E＝{e1,e2,...,e
m
}分解为直线边缘链条集合L＝{L1,L2,...,L
l
}和平滑曲线边缘链条集合C＝{C1,C2,...,C
C
}；对每一条提取的连续边缘链条从其第h个像素点开始依次对边缘像素点局部进行角点检测和主方向估计，将边缘链条在角点处断开，并获取边缘链条方向编码数据，接着对光滑的边缘链条进行全局处理，从而将光滑的边缘链条分为两类，即直线边缘链条和平滑曲线边缘链条；步骤3：对直线边缘链条集合L＝{L1,L2,...,L
l
}进行处理和判断，获取平行直线对集合PL；构建平行直线模型：在笛卡尔坐标中，将满足如下准则的一对直线L1、L2定义为平行直线：其中，为L1的角度，为L2的角度，λ
θ
为角度差阈值；为斜率相似性准则；为空间重叠性准则；根据构建的平行直线模型对直线边缘链条集合L＝{L1,L2,...,L
l
}进行平行性判断；获得直线边缘链条的角度信息，利用该信息判断两边缘链条的斜率差异是否小于所设角度差阈值λ
θ
，若小于所设角度差阈值λ
θ
，则进一步判断这两直线边缘链条在空间上相互投影是否具有重叠部分，若存在，则说明两直线边缘链条是平行的；步骤4：对平滑曲线边缘链条集合C＝{C1,C2,...,C
C
}进行处理和判断，获取平行曲线对集合PC；构建平行曲线模型：在笛卡尔坐标系中，将满足如下准则的一对曲线C1与曲线C2定义为平行曲线：对于一对曲线C1与C2，在曲线C1上任意两点p1、p2，在曲线C2上总存在与其切线方向相同的对应点q1、q2，那么应当满足如下准则：其中，p1p2为p1、p2的连接线，q1q2为q1、q2的连接线，||p1p2‑
q1q2||2为直线p1p2到直线q1q2的距离；为直线p1p2的角度，为直线q1q2的角度，为角度差阈值；向量v1为直线p1p2所对应的弧段中心指向直线p1p2中心所形成的向量，向量v2为直线q1q2所对应的弧段中心指向直线q1q2中心所形成的向量，θ
v1v2
为向量v1与向量v2的夹角；min||p1p2‑
q1q2||2为最近邻
准则、为余弦相似性准则、θ
v1v2
＜90
°
为凹凸一致性准则；根据构建的平行曲线模型对平滑曲线边缘链条集合C＝{C1,C2,...,C
C
}进行平行性判断；首先获得最近邻的曲线边缘链条对，然后分别对曲线边缘链条进行多边形化，由此获得对应弧线段的直线编码；将两曲线的直线编码数据分别进行相似性匹配，并对相似性较高的两直线段所对应的曲线段进行凹凸一致性的判断，若具有一致的凹凸性，则说明两直线段所对应的曲线段平行。2.根据权利要求1所述的同步检测图像中平行直线和平行曲线特征的方法，其特征在于，所述步骤1具体步骤如下：步骤1.1：将输入图像转化为灰度图像；步骤1.2：对灰度图像进行平滑处理；步骤1.3：获取平滑灰度图像的梯度幅值图以及其边缘方向图；步骤1.4：获取锚点图像；步骤1.5：通过智能路由进行锚点连接，绘制最终的边缘图像，获取边缘图像的链条集合E＝{e1,e2,...,e
m
}。3.根据权利要求1所述的同步检测图像中平行直线和平行曲线特征的方法，其特征在于，所述步骤2具体步骤如下：步骤2.1：确定角点检测和主方向判断标准；角点检测：对于边缘上任意像素(x
j
,y
j
)选择其左右相邻的h
‑
1个边缘像素点组成一个小邻域边缘像素数据；获取邻域像素的协方差矩阵，计算协方差矩阵S1的特征值λ
s11
、λ
s12
(λ
s11
＞λ
s12
)，若最小特征值λ
s12
小于所设阈值Th1，则说明该边缘像素点邻域能拟合为直线段；若最小特征值λ
s12
大于所设阈值Th1，则说明该边缘邻域像素点不能拟合为直线段，其中，(x
j
,y
j
)即为要检测的角点，将边缘链条在此处断开；主方向：或θ
j
∈(0,180]∈(0,180]其中，θ
j
为第j个像素邻域的主方向，λ
s11
、λ
s12
(λ
s11
＞λ
s12
)为第j个像素邻域协方差矩阵的特征值，x
j
为第j个像素邻域中第i个像素横坐标，为第j个像素邻域中2h
‑
1个像素横坐标均值，y
j
为第...

【专利技术属性】
技术研发人员：丁伟利，王志宇，华长春，
申请(专利权)人：燕山大学，
类型：发明
国别省市：