基于PROSAC与筛选合并的改进EDLines直线提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于PROSAC与筛选合并的改进EDLines直线提取方法，包括步骤：1)对图片进行高斯滤波，以平滑图像；2)计算图片中每个像素的梯度方向和梯度大小；3)遍历每个像素，选取在梯度方向上梯度值大于或等于相邻像素梯度值的像素，定义为锚点，4)连接锚点，形成边缘像素链；5)对每条边缘像素链剔除噪声点，拟合线段；6)对步骤5)得到的线段进行筛选和合并。本发明专利技术方法与现有的EDLines相比较其在非特征处提取的短线段更少，抗噪声干扰能力更强；本发明专利技术方法还对提取的线段进行筛选和合并处理，将断裂的线段合并为较长的线段，还原出的线段与实际吻合度更好，直线特征提取的准确度更高。度更高。度更高。

Improved edlines line extraction method based on PROSAC and filter combination

【技术实现步骤摘要】
基于PROSAC与筛选合并的改进EDLines直线提取方法


[0001]本专利技术涉及图像识别
，特别涉及一种提取图像中线段特征的方法。

技术介绍

[0002]图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是深度学习算法的一种实践应用。图像识别是人工智能的一个重要领域。
[0003]特征提取是图像识别流程中的重要步骤，对于包含有大量直线特征的图像，通常会用到EDLines等直线特征提取算法获得图像中的直线特征。但是现有的EDLines算法受噪声的影响，在非直线特征处会提取出较短的直线，因此其抗噪声干扰能力还有待提高。并且采用现有EDLines直线特征提取算法提取得到的线段特征，中间断点较多，与实际情况的吻合度还有待提升。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的是提供一种基于PROSAC与筛选合并的改进EDLines直线提取方法，以解决现有的EDLines算法在提取图像中直线特征时，会在非直线特征处会提取出较多较短直线，抗噪声干扰能力有待提高的问题；以及解决提本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于PROSAC与筛选合并的改进EDLines直线提取方法，包括步骤：1)对图片进行高斯滤波，以平滑图像；2)计算图片中每个像素的梯度方向和梯度大小；其特征在于：3)遍历每个像素，选取在梯度方向上梯度值大于或等于相邻像素梯度值的像素，定义为锚点，4)连接锚点，形成边缘像素链；5)对每条边缘像素链采用PROSAC方法剔除噪声点，拟合线段，其又包括以下步骤：a)从边缘像素链中任选2个像素作为线段的起点和终点，并根据所选的2个像素计算出一条直线；b)求取边缘像素链中的其它像素到步骤a)计算所得直线的加权距离，以加权距离在d
H
范围内的像素作为内点构成内点集；其中d
H
为给定阈值；d
i
＝αd
i1
+βd
i2
ꢀꢀꢀꢀ
(1)d
i2
＝cos(θ1‑
θ2)
ꢀꢀꢀꢀ
(3)其中，d
i
为像素距直线的加权距离，d
i1
为像素(x
i
,y
i
)到直线y＝kx+b的欧式距离，k为直线斜率，b为直线截距，d
i2
为像素(x
i
,y
i
)梯度方向θ1与直线y＝kx+b的法线方向θ2的单位向量距离，α和β为权值因子。c)以最大化内点数量为指标进行迭代过程，每次迭代过程中用于确定新直线的2个像素从上一次迭代得到的内点集里面选取，直至内点占像素链中所有像素的比例超过比例阈值τ或达到迭代次数num；d)以最后一次迭代得到的线段作为最终结果，并输出提取到的线段方程；6)对步骤5)得到的线段进行筛选和合并，其包括以下步骤：A)任意选择图片中的一条线段作为主线段，再拓展一个长为l+Δl,宽为Δw的矩形，主线段位于矩形的中心位置，矩形的长边与主线段平行，其中l为主线段的长度，Δl和Δw为设定的阈值，以向量相似度筛选矩形内及与矩形相交的线段，将满足向量相似度筛选公式的线段放入集合中得到线段集合；向量相...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈志熙，陈宇栋，
申请(专利权)人：重庆大学，
类型：发明
国别省市：