一种基于主动轮廓的车辆三分图自动生成方法技术

本发明专利技术公开了一种基于主动轮廓的车辆三分图自动生成方法,算法读入原始红外图片，对输入图片进行预处理，将其缩放至标准尺寸，将图片灰度化，随后设置snake模型的初始参数曲线，接着使用主动轮廓算法，调整曲线的形状与位置，使能量函数达到收敛，最后根据收敛的曲线绘制三分图的前景、背景和未知区域。本发明专利技术通过主动轮廓算法，提取出车辆的边缘信息，并基于车辆边缘绘制出车辆三分图；同时snake模型为闭合曲线，最终求得的车辆边缘是封闭的，保证了后续前景和背景区域可以根据边缘内外部分来生成。本发明专利技术操作简单，计算复杂度低，可以应对现实生活中的复杂场景。以应对现实生活中的复杂场景。以应对现实生活中的复杂场景。

【技术实现步骤摘要】
一种基于主动轮廓的车辆三分图自动生成方法


[0001]本专利技术涉及一般图像自动处理
，尤其涉及一种基于主动轮廓的车辆三分图自动生成方法。

技术介绍

[0002]基于红外图像的目标检测将物体热辐射信号转换为人类可识别的图像信息，具有较强的适应性和抗干扰性，广泛应用于精确制导、战场监测、无人侦察、视觉导航和智能监控等领域。但是红外技术生成的图像通常是单通道的灰度图像，存在着对比度较低、边缘模糊、信号强度弱,缺乏纹理、形状、大小等结构信息的局限性。
[0003]抠图是一种从现实图像中定位和提取特定前景目标的一种数字图像处理技术。不同于图像分割中只是把图像逐像素分为前景或背景，抠图通过估计前景目标的透明度值的方式，可以更精确的提取图像前景区域。并且抠图得到的透明度遮罩与红外图像同为单通道图像，使得抠图技术可以很自然地成为红外图像的一种增强方式，以解决红外图像中存在的对比度低等缺点。
[0004]抠图算法的输入通常分为两部分：一是原图，二是能提供待检测目标语义信息的三分图。三分图将原始图片分为三部分：前景区域，背景区域和未知区域，抠图问题的主要目的就是求解未知区域的透明度遮罩。然而在实际场景中，能提供原始图片语义信息的三分图往往并不存在，需要人工对原图进行标注。尽管一些方法试图寻找更少的标注成本简化人工操作的流程，但这依旧不利于算法的自动化运行，会影响到抠图算法在实际场景中的应用。

技术实现思路

[0005]本专利技术针对在红外车辆检测任务中不存在提供车辆语义信息的三分图这一问题，提供一种基于主动轮廓的车辆三分图自动生成方法。本专利技术通过红外图像领域的专业知识实现对红外图像中的车辆三分图进行自动生成，避免了人工交互的过程，便于后续抠图算法对红外图像的进一步处理。实现该方案需要三个部分，一是使用主动轮廓算法求得车辆目标的边缘，二是依据车辆边缘生成三分图的前景区域和未知区域，三是将剩余部分标记为背景区域并输出三分图。
[0006]本专利技术通过下述技术方案实现：
[0007]一种基于主动轮廓的车辆三分图自动生成方法，包括以下步骤：
[0008](a)算法以图片为输入，将图片按长边缩放至64的比例等比例缩放，并对图像进行灰度化；
[0009](b)初始化snake模型的参数曲线，初始化图像三分图；
[0010](c)使用主动轮廓算法迭代优化参数曲线，使snake模型的能量函数达到收敛；
[0011](d)对收敛的snake模型曲线进行膨胀操作，将曲线膨胀后得到的区域作为三分图的未知区域；
[0012](e)取snake模型曲线上的点的坐标的平均值作为初始点，从该点出发使用漫水填充算法得到三分图的前景区域。
[0013](f)将图片剩余部分设置为背景区域，输出图像的车辆三分图。
[0014]上述红外车辆三分图自动生成方法的步骤(b)中，主要分为两步：
[0015](b
‑
1)设图像尺寸为w
×
h，选取左上角和右下角坐标分别为(10,10),(w
‑
10,h
‑
10)的矩形区域作为snake模型的初始参数曲线l0，对于矩形区域越界的情况进行处理，当10>w时，将矩形左上角和右下角的横坐标依次改为0，w；当10>h时，将矩形左上角和右下角的纵坐标依次改为0，h；
[0016](b
‑
2)初始化图像三分图，三分图为单通道图像，与缩放后的图像尺寸一致，像素值全为0，值域范围为0到255。
[0017]上述红外车辆三分图自动生成方法的步骤(c)中，snake是一条闭合的参数曲线C(s)＝(x(s),y(s))，参数s∈[0,1]，通过迭代改进的方式调整l0形状和位置，使能量函数达到收敛，此时的参数曲线记做l
con
。其中，snake的移动由三项共同控制：内部能量E
int
确保曲线的光滑度和规则性；图像能量E
img
吸引snake移至期望的图像特征，比如边缘；约束能量E
con
指定一些求解约束。式中的内部能量常用曲线弧长和曲率来描述；后两项组成了对外部能量的描述，其中的图像能量通常定义为图像梯度的降函数，它相当于一个边缘检测器，以控制曲线在目标边缘处停止演化。一旦给出一个合适的初始轮廓，snake就能利用变分法收敛到能量最小。
[0018]上述红外车辆三分图自动生成方法的步骤(d)中，主要分为两步：
[0019](d
‑
1)将收敛的snake模型曲线l
con
绘制在三分图上，曲线处像素值为128，使用核结构单元为9
×
9的椭圆对三分图进行膨胀操作，即核结构与三分图卷积，即计算核结果覆盖的区域的像素点的最大值；
[0020](d
‑
2)将初始snake曲线l0的内部设置为未知区域，即在三分图中设置l0的内部点的像素值为128。
[0021]上述红外行人三分图自动生成方法的步骤(e)中，主要分为两步：
[0022](e
‑
1)计算初始点坐标e0＝(x0,y0)，其中x0＝l
con
上各点横坐标的平均值，y0＝l
con
上各点纵坐标的平均值；
[0023](e
‑
2)从e0点开始，使用四邻域漫水填充算法对三分图的连通区域用像素值255进行填充，得到区域为三分图的前景区域。
[0024]本专利技术红外车辆三分图自动生成方法，首先将图片缩放至标准尺寸，并进行相应的预处理，然后使用主动轮廓算法提取车辆边缘信息，其中包括两步：初始化snake模型的参数曲线和对模型曲线迭代优化使能量函数达到收敛，接着将收敛后的snake模型曲线绘制在三分图中，通过膨胀操作得到三分图的未知区域，并以曲线上所有点坐标的平均值作为起始点，使用漫水填充算法得到三分图的前景区域，三分图中剩余部分即为背景区域，最后输出车辆三分图。整个生成三分图的算法无需任何超参数的设置或是人工交互的过程，可以做到全自动对输入图片进行三分图的生成。
[0025]与以往为抠图算法生成指定三分图的方法相比，本专利技术具有如下优点和技术效果：
[0026]本专利技术根据红外图像中车辆的边缘特征来进行三分图的生成，避免了人工交互的过程，提高了算法的自动化程度，并且无需任何超参数的设置，使整个算法简单易用。同时车辆边缘信息通过主动轮廓算法进行提取，保证了边缘为封闭曲线，使三分图前景区域的填充不会因曲线不封闭而扩散到曲线外部，这一处理方式保证了该方法的鲁棒性，使得该方法能在实际应用中取得较好的效果。
附图说明
[0027]图1为本专利技术基于主动轮廓的车辆三分图自动生成方法的流程图。
具体实施方式
[0028]下面结合具体实施例对本专利技术作进一步具体详细描述。
[0029]如图1所示。本专利技术公开了一种基于主动轮本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于主动轮廓的车辆三分图自动生成方法，其特征在于，包括以下步骤：(a)算法读入待训练数据，首先将图片按长边缩放至64的比例等比例缩放，并对图像进行灰度化，得到标准图像；(b)初始化snake模型的参数曲线，初始化图像三分图；(c)使用主动轮廓算法迭代优化参数曲线，使snake模型的能量函数达到收敛；(d)对最终的snake模型曲线进行膨胀操作，将曲线及其膨胀后得到的区域作为三分图的未知区域；(e)取snake模型曲线上的点的坐标的平均值作为初始点，从该点出发使用漫水填充算法得到三分图的前景区域；(f)设置剩余部分为背景区域，输出图像的车辆三分图。2.根据权利要求1所述基于主动轮廓的车辆三分图自动生成方法，其特征在于，步骤(b)包括以下步骤：(b
‑
1)设缩放后的图像尺寸为w
×
h，选取左上角和右下角坐标分别为(10,10),(w
‑
10,h
‑
10)的矩形区域作为snake模型的初始参数曲线l0，对于矩形区域越界的情况，则将越界的边移至图像内部；(b
‑
2)初始化图像三分图，三分图为单通道图像，与缩放后的图像尺寸一致，像素值全为0。3.根据权利要求2所述基于主动轮廓的车辆三分图自动生成方法，其特征在于，步骤(c)中snake是一条闭合的参数曲线C(s)＝(x(s),y(s))，参数s∈...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄翰，康力，刘泽洋，梁椅辉，赵煜新，林墨馨，阮子琦，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：