一种图像标签布局优化方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种图像标签布局优化方法，其包括步骤：基于图像上的若干对节点构建力导向算法无向图：在各标记节点和各标签节点之间构建力导向算法无向图的边；对于每一个标签节点，在其与其他各标签节点之间构建第一斥力模型，以使当该标签节点与其他标签节点发生重叠时，产生第一斥力；对于每一个标记节点，在其与所有标签节点之间构建第二斥力模型，以使当该标记节点与标签节点发生重叠时，产生第二斥力；在该标记节点与与其对应的标签节点之间构建引力模型，以使当标记节点与标签节点之间的距离大于设定值时，产生引力；基于构建的力导向算法无向图进行迭代计算，直至达到预设的最大迭代次数或所有标签节点的位移都小于设定的阈值

【技术实现步骤摘要】
一种图像标签布局优化方法及系统


[0001]本专利技术涉及一种图像处理方法及系统，尤其涉及一种图像标签处理方法及系统
。

技术介绍

[0002]在自动驾驶车辆的测试中，测试人员通常会在地图上定义多个站点，用于设置自动驾驶车辆的起点
、
终点或是途径点
。
出于更好的人机界面交互的目的，需要将这些站点在地图上可视化出来，方便测试人员在执行测试任务时理解并选择其想要的站点
。
[0003]当给定一张地图图像和一组站点的图像坐标时，需要在该地图图像上将所有站点标记出来，并在每个标记周围标上对应的描述标签
。
如果只是简单地将描述标签标在站点标记的相对固定位置，则可能会出现标签重叠或是标签越界的情况，如图1所示
。
图1中在每个站点的图像坐标处标记上了标识点，而其对应的矩形描述标签被标在了站点标记的右上角
。
当两个站点靠得比较近时，则很可能出现站点标签重叠的情况
。
另外，当站点位于图像边缘时，则很可能出现站点标签越界的情况
。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的之一在于提供一种图像标签布局优化方法，其以力导向布局算法为基础，实现自动优化地图站点标签的布局，避免了标签重叠或越界的问题
。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术提出了一种图像标签布局优化方法，其包括步骤：
[0006]100
：基于图像上的若干对节点构建力导向算法无向图，其具体包括：
[0007]每一对节点均包括彼此对应的标记节点和标签节点，在各标记节点和各标签节点之间构建力导向算法无向图的边；
[0008]对于每一个标签节点，在其与其他各标签节点之间构建第一斥力模型，以使当该标签节点与其他标签节点发生重叠时，产生第一斥力；
[0009]对于每一个标记节点，在其与所有标签节点之间构建第二斥力模型，以使当该标记节点与标签节点发生重叠时，产生第二斥力；
[0010]对于每一个标记节点，在该标记节点与与其对应的标签节点之间构建引力模型，以使当标记节点与标签节点之间的距离大于设定值时，产生引力；
[0011]200
：基于构建的力导向算法无向图，对各标记节点和标签节点之间的第一斥力
、
第二斥力
、
引力和各标签节点的位移进行迭代计算，直至达到预设的最大迭代次数或所有标签节点的位移都小于设定的阈值
。
[0012]本专利技术基于避免出现标签重叠或越界的情况而提出
。
在本专利技术中，标记用于表征图像
(
例如地图
)
中的位置信息，标签用于对标记节点进行注释
。
无论是标记还是标签在力导向算法无向图中都被构建为一个节点，并且每一对标记节点与标签节点之间是相关联的，因此在二者之间构建边
。
此外，各标记节点之间和各标签节点之间构建边，由此构建力导向算法无向图
。
[0013]本专利技术的目的是想要该无向图中重叠的节点能够分离开，仿佛两者之间存在斥
力，同时每一对标记节点和标签节点之间能够保持理想距离，仿佛两者之间同时存在引力和斥力
。
此外，本专利技术还考虑了由于节点自身形状所带来的重叠和越界问题，基于此本专利技术设置了引力模型和斥力模型，以使节点间的理想距离能够适应节点自身的形状
。
[0014]本专利技术采用了能够可视化无向图的力导向布局算法，其能够将无向图节点的内部逻辑关系简单明了的展示出来，以该算法得到的无向图可视化结果具有节点均匀分布
、
边交叉较少
、
边长度统一
、
保持固有对称性的优点
。
[0015]力导向布局算法假设节点之间存在引力和斥力：所有节点间均存在斥力，而只有相关的节点之间存在引力
。
通过在所有节点之间施加斥力来使节点保持均匀分布，而通过在相关节点之间施加引力来使它们保持相对较近的距离
。
该类方法通过对引力和斥力进行建模，来得到系统的整体势能，然后通过最小化系统能量，来得到所有节点的分布优化结果
。
在本专利技术中，所有标记节点的坐标都是确定的
、
不可改变的，只有与其他节点存在重叠的标签节点是需要去重新布局的，因此斥力只存在于发生重叠的标签节点之间或标签节点与标记节点之间
。
[0016]基于引力和斥力模型，可以对系统的整体势能进行建模，该系统能量的极小值所对应的节点位置就是所要寻找的理想布局结果
。
常用于最小化系统能量的方法是梯度下降法，即在能量函数上当前点对应梯度
(
或者是近似梯度
)
的反方向的规定步长距离点进行迭代搜索
。
[0017]系统能量的最小化过程也可以理解为节点在力的作用下产生位移，最终逐渐达成一种静态平衡，这一平衡状态下的节点坐标就是本专利技术想要实现的理想的标签布局结果
。
在本专利技术中，通过步骤
200
的迭代计算来实现这一结果，当达到预设的最大迭代次数或所有标签节点的位移都小于设定的阈值时，认为达到了系统能量最小化
。
[0018]由此，本专利技术在步骤
200
中以迭代的方法达到系统能量最小化
。
每轮迭代时，求出所有节点之间的交并比，并以此计算每个节点的受力，然后在力的引导下移动标签节点坐标，当达到预设的最大迭代次数或所有标签节点的位移都小于一定阈值时，则停止迭代，此时的节点坐标就是要求的最终优化结果
。
[0019]进一步地，在本专利技术所述的图像标签布局优化方法的步骤
100
中，为每一个标记节点构建圆形引力圈和圆形斥力圈，其中圆形引力圈的半径大于圆形斥力圈的半径；以及为标签节点构建矩形边界框
。
[0020]换言之，在这种实施方式中，标记节点被构建为圆形，标签节点被构建为矩形
。
[0021]对于图中的
n
对节点，有
n
个标记节点和
n
个标签节点
。
在该实施方式中将标记节点构建为具有圆形形状的节点，记为
p
i
(x
i
,y
i
,r
i
,R
i
)(x
i
,y
i
是标记节点的质心坐标，
r
i
和
R
i
分别是圆形斥力圈半径和圆形引力圈半径
。
另外将标签节点构建为具有矩形形状的节点，记为
q
i
(a
i
,b
i
,w
i
,h
i
)
，
a
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种图像标签布局优化方法，其特征在于，包括步骤：
100
：基于图像上的若干对节点构建力导向算法无向图：其中每一对节点均包括彼此对应的标记节点和标签节点，在各标记节点和各标签节点之间构建力导向算法无向图的边；对于每一个标签节点，在其与其他各标签节点之间构建第一斥力模型，以使当该标签节点与其他标签节点发生重叠时，产生第一斥力；对于每一个标记节点，在其与所有标签节点之间构建第二斥力模型，以使当该标记节点与标签节点发生重叠时，产生第二斥力；对于每一个标记节点，在该标记节点与与其对应的标签节点之间构建引力模型，以使当标记节点与标签节点之间的距离大于设定值时，产生引力；
200
：基于构建的力导向算法无向图，对各标记节点和标签节点之间的第一斥力
、
第二斥力
、
引力和各标签节点的位移进行迭代计算，直至达到预设的最大迭代次数或所有标签节点的位移都小于设定的阈值
。2.
如权利要求1所述的图像标签布局优化方法，其特征在于，在步骤
100
中，为每一个标记节点构建圆形引力圈和圆形斥力圈，其中圆形引力圈的半径大于圆形斥力圈的半径；以及为标签节点构建矩形边界框
。3.
如权利要求2所述的图像标签布局优化方法，其特征在于，所述第一斥力模型基于第一交并比而构建，所述第一交并比表征两个标签节点的矩形边界框的重叠程度
。4.
如权利要求2所述的图像标签布局优化方法，其特征在于，所述第二斥力模型基于第二交并比而构建，所述第二交并比表征标记节点的斥力圈的外接正方形与标签节点的矩形边界框的重叠程度
。5.
如权利要求2所述的图像标签布局优化方法，其特征在于，所述引力模型基于第三交并比而构建，所述第三交并比表征标记节点的引力圈的外接正方形与与其对应的标签节点的矩形边界框的重叠程度
。6.
如权...

【专利技术属性】
技术研发人员：沈佳羽，王丰源，周宇凡，
申请(专利权)人：上汽大众汽车有限公司，
类型：发明
国别省市：