本发明专利技术提供了基于贝塞尔控制点搜索的曲线识别方法，该方法包括：对当前图像进行高斯平滑处理、Hessian计算和Hessian图像细化操作，获取Hessian细化图像；用户根据实际曲线位置，在视频图像上标定3个控制点；根据3个控制点，采用Bezier曲线构建模型法获取Bezier曲线；根据Bezier曲线和3个控制点获取Hessian细化图像上的检测曲线并输出。本发明专利技术能实现视频图像内的曲线检测。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，特别涉及曲线识别方法及装置。
技术介绍
医学领域中的血管检测、掌纹检测、细胞检测，电カ领域中的高压输电线检测等等，上述领域中都需要应用到曲线跟踪技术，因此曲线跟踪技术的研究有着重要的意义。传统的曲线跟踪技术存在以下问题1)对噪声图像敏感；2)对存在背景干扰的图像敏感；3)无法准确识别出交叉曲线；4)无法识别出现断裂的曲线；5)对于图像出现变化的情况，无法准确识别待检测曲线；6)无法实时地识别出图像中存在的曲线；7)—旦曲线检测错误，没有自动修正机制识别曲线。综上所述，目前迫切需要提出ー种能简单、有效的跟踪连接复杂场景中的曲线识别方法及装置。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的主要目的在于实现能简单、有效的识别实际场景中的曲线。为达到上述目的，按照本专利技术的第一个方面，提供了一种基于贝塞尔控制点捜索的曲线识别方法，该方法包括步骤 第一步骤,对当前图像进行高斯平滑处理、Hessian计算和Hessian图像细化操作,获取Hessian细化图像； 第二步骤，用户根据实际曲线位置，在视频图像上标定3个控制点；第三步骤,根据3个控制点,采用Bezier曲线构建模型法获取Bezier曲线； 第四步骤，根据Bezier曲线和3个控制点获取Hessian细化图像上的检测曲线并输出。其中所述第一步骤中高斯平滑处理是采用高斯平滑函数对当前图 像(其中，当前图像可以是实时操作时接收的图像，也可以是一段视频中的当前帧图像)进行滤波处理，以得到当前的平滑图像，具体如下设当前图像为I(X3J) (I(X,^)即为当前图像内点(X7J)的灰度值)，经过滤波处理后获得的平滑图像4 (XJ) (4 (Xj)即为当前图像的平滑图像内点(毛>’)的灰度值)为4(xsj) = I(X5J)*^ (x，>’) 其中，i^y)表示高斯平滑的核函数，#表示卷积运算。高斯平滑的核函数ぎ {x,y)中び的取值与线的宽度有夫，满足ぴ> ，其中aj表示线的像素宽度。所述第一步骤中Hessian计算包括 步骤a)利用当前的平滑图像内每点(UO的灰度值的ニ阶梯度值构建Hessian矩阵权利要求1.基于贝塞尔控制点捜索的曲线识别方法，其特征在于，该方法包括 第一步骤,对当前图像进行高斯平滑处理、Hessian计算和Hessian图像细化操作,获取Hessian细化图像； 第二步骤，用户根据实际曲线位置，在视频图像上标定3个控制点； 第三步骤,根据3个控制点,采用Bezier曲线构建模型法获取Bezier曲线； 第四步骤，根据Bezier曲线和3个控制点获取Hessian细化图像上的检测曲线并输出。2.如权利要求I所述的方法，所述第一步骤中高斯平滑处理具体如下设当前图像为1ぬ),经过滤波处理后获得的平滑图像{x,y}为其中，I(x,y)为当前图像内点(xj)的灰度值，ん(Xj)为当前图像的平滑图像内点ゆ)的灰度值，(ズ，>’)表示高斯平滑的核函数，#表示卷积运算，高斯平滑的核函数I 中o■的取值与线的宽度有关，满足，其中 表示线的像素宽度。3.如权利要求I所述的方法，所述第一步骤中Hessian计算包括 步骤a)利用当前的平滑图像内每点(1)0的灰度值的ニ阶梯度值构建Hessian矩阵 :，计算Hessian矩阵的特征值，其中，.、4.如权利要求I所述的方法，所述第一步骤中Hessian图像细化操作是对Hessian图像进行形态学细化操作，以获得Hessian细化图像。5.如权利要求I所述的方法，所述第三步骤根据3个控制点^dO ( .70 )> -Pi ( ^i). P2 ( >72),采用Bezier曲线构建模型法确定Bezier曲线，其公式如下6.基于贝塞尔控制点捜索的曲线识别装置，其特征在于，该装置包括 Hessian细化图像获取单元,用于对当前图像进行高斯平滑处理、Hessian计算和Hessian图像细化操作,获取Hessian细化图像； 3个控制点标定单元，用于用户根据实际曲线位置，在视频图像上标定3个控制点；Bezier曲线获取单元,用于根据3个控制点，采用Bezier曲线构建模型法获取Bezier曲线； 检测曲线获取与输出单元，用于根据Bezier曲线和3个控制点获取Hessian细化图像上的检测曲线并输出。7.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述Hessian细化图像获取单元中高斯平滑处理具体如下设当前图像为I(X j),经过滤波处理后获得的平滑图像i (x，y)为8.高斯平滑的核函数9.如权利要求7所述的装置,其特征在于,所述Hessian细化图像获取单元中Hessian计算包括步骤a)利用当前的平滑图像内每点10.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述Hessian细化图像获取单元中 Hessian图像细化操作是对Hessian图像进行形态学细化操作，以获得Hessian细化图像。11.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述Bezier曲线获取単元中根据3个控制 点马12.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述检测曲线获取与输出单元具体用于实 现以下步骤步骤 1041，同时将 3 个控制点全文摘要本专利技术提供了基于贝塞尔控制点搜索的曲线识别方法，该方法包括对当前图像进行高斯平滑处理、Hessian计算和Hessian图像细化操作，获取Hessian细化图像；用户根据实际曲线位置，在视频图像上标定3个控制点；根据3个控制点，采用Bezier曲线构建模型法获取Bezier曲线；根据Bezier曲线和3个控制点获取Hessian细化图像上的检测曲线并输出。本专利技术能实现视频图像内的曲线检测。文档编号G06K9/46GK102663384SQ201210091188公开日2012年9月12日 申请日期2012年3月31日 优先权日2012年3月31日专利技术者李党 申请人:北京智安邦科技有限公司本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：李党，
申请(专利权)人：北京智安邦科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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