图像宽线随机检测方法技术

本发明专利技术提供一种图像宽线随机检测方法。技术方案是：在图像中随机选择一个像素作为当前像素，如果当前像素未被处理过，则利用WRC计算当前像素的USAN区域大小，然后判断当前像素是位于宽线上，还是位于均匀背景区域或宽线的附近区域，如果位于宽线上则计算当前宽线的方向，并沿该方向寻找下一个要处理的当前像素。本发明专利技术提供的图像随机宽线检测方法可以消除基本USAN宽线检测方法中的冗余计算量，显著提高其运算速度，并获得优良的检测结果。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理和计算机视觉领域，特别涉及一种图像中的宽线提取方法。
技术介绍
宽线检测是图像处理和计算机视觉领域的基础技术，广泛应用于各种类型图像的线性结构提取中，如卫星/航空图像中道路、桥梁和河流的提取与识别、用于辅助诊断的医学图像中的血管提取以及用于生理认证的掌纹提取等，对于后续高层图像处理如匹配和识别等任务的成功至关重要。目前，对于宽线并没有严格的定义，一般认为图像中宽度满足3 ^ 15且长度大于20的线性结构为宽线。现有的宽线检测方法大致可以分为两大类:一类是基于边缘图像分析的宽线检测方法，这类方法通过寻找边缘图像中具有两条相邻的平行边缘的线性结构来检测宽线，但是这类方法依赖于边缘提取的精度，而且没有考虑线的宽度；另外一类利用微分几何特性通过提取图像的灰度山脊和灰度山谷作来检测图像中的宽线结构，这类方法可以检测出宽线上的所有像素，缺点是对噪声比较敏感。基于USAN (Univalue Segment Assimilating Nucleus,同质相似核)区域的宽线检测方法通过比较局部区域内的像素灰度来检测图像中的宽线结构，该方法能够检测宽线上的所有像素，而且不需进行微分计算，对噪声比较鲁棒。附图说明图1所示的矩形图像中给出了一条位于白色背景上的二维宽线模型和位于图像中不同位置上的圆形模板，位置a表示圆形模板位于图像背景区域，位置b、c表示圆形模板位于图像宽线附近区域，位置d、e表示圆形模板位于图像宽线上。将半径为r的圆形模板中心放置在图像的任一像素上，若图像中在圆形模板内某一像素的灰度与圆形模板中心像素的灰度差值小于一定的灰度阈值，则认为该像素与中心像素具有相同或相近的灰度，由满足这种条件的圆形模板内的图像中像素组成的区域称为USAN区域，在圆形模板内的图像其他像素组成的区域称为Non-USAN(Non-Univalue Segment Assimilating Nucleus,非同质相似核)区域。通过将 USAN 区域的大小与已设定的几何门限比较可以判断在圆形模板中心的图像像素是否为宽线像素，具体地，可以利用式(I) (3)计算实现:权利要求1.一种，其特征在于，首先将图像中的像素都标记为未处理，然后进行步骤①至步骤④的处理； 其中，步骤①至步骤④的处理过程如下: 步骤①:在图像中随机选择一个像素作为当前像素，设为O ; 步骤②:判断当前像素O是否被标记为已处理:若当前像素O没有被标记为已处理，则进行步骤③至步骤④的处理；若当前像素O已经被标记为已处理，则判断图像的所有像素是否被标记为已处理:若是，则本方法结束；若否，则返回步骤①； 步骤③:将半径为r的圆形模板放置在当前像素O上，设当前像素O的坐标为( , y0)，利用宽线响应计算得到当前像素O的非同质相似核USAN区域大小m(X(l，y0)； 步骤④:设几何门限g=0.5 π r2，进行如下的判断并作相应的处理，具体步骤如下: 如果m(X(l，y0) <g，表 明当前像素O位于宽线上，则首先将圆形模板内USAN区域的像素都标记为宽线像素，并标记为已处理；然后计算当前宽线的方向Φ，并沿着当前宽线的方向φ移动r+Ι个像素到下一个像素上,将该像素作为新的当前像素O,返回步骤②； 如果m(X(l，W = Jir2,表明当前像素O位于均匀背景区域，则首先将圆形模板内USAN区域的像素都标记为背景像素，并标记为已处理；然后返回步骤①； 如果g ( m(x0, y0) < π r2，表明当前像素O位于宽线的附近区域，则首先将圆形模板内USAN区域的像素标记为背景像素，并标记为已处理；然后计算圆形模板内Non-USAN区域的重心，将重心位置的像素作为新的当前像素0，返回步骤②。2.根据权利要求1所述的一种，其特征在于，确定USAN区域时，灰度阈值设置为图像的方差；圆形模板的半径r是满足r彡2.2w的最小整数，3 < w < 15。全文摘要本专利技术提供一种。技术方案是在图像中随机选择一个像素作为当前像素，如果当前像素未被处理过，则利用WRC计算当前像素的USAN区域大小，然后判断当前像素是位于宽线上，还是位于均匀背景区域或宽线的附近区域，如果位于宽线上则计算当前宽线的方向，并沿该方向寻找下一个要处理的当前像素。本专利技术提供的图像随机宽线检测方法可以消除基本USAN宽线检测方法中的冗余计算量，显著提高其运算速度，并获得优良的检测结果。文档编号G06T7/00GK103198474SQ201310074639公开日2013年7月10日 申请日期2013年3月10日 优先权日2013年3月10日专利技术者曲智国, 高颖慧, 王平, 谭贤四, 王红, 王佳, 王威, 张毅, 杨博, 付瑞罡 申请人:中国人民解放军国防科学技术大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像宽线随机检测方法，其特征在于，首先将图像中的像素都标记为未处理，然后进行步骤①至步骤④的处理；其中，步骤①至步骤④的处理过程如下：步骤①：在图像中随机选择一个像素作为当前像素，设为O；步骤②：判断当前像素O是否被标记为已处理：若当前像素O没有被标记为已处理，则进行步骤③至步骤④的处理；若当前像素O已经被标记为已处理，则判断图像的所有像素是否被标记为已处理：若是，则本方法结束；若否，则返回步骤①；步骤③：将半径为r的圆形模板放置在当前像素O上，设当前像素O的坐标为(x0,y0)，利用宽线响应计算得到当前像素O的非同质相似核USAN区域大小m(x0,y0)；步骤④：设几何门限g=0.5πr2，进行如下的判断并作相应的处理，具体步骤如下：如果m(x0,y0)像素，并标记为已处理；然后返回步骤①；如果g≤m(x0,y0)<πr2，表明当前像素O位于宽线的附近区域，则首先将圆形模板内USAN区域的像素标记为背景像素，并标记为已处理；然后计算圆 形模板内Non?USAN区域的重心，将重心位置的像素作为新的当前像素O，返回步骤②。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：曲智国，高颖慧，王平，谭贤四，王红，王佳，王威，张毅，杨博，付瑞罡，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科学技术大学，
类型：发明
国别省市：