一种提取目标图像的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种提取目标图像的方法及装置，用以解决现有技术中提取目标图像的准确性较低的问题。该方法确定待搜索区域后，确定待搜索区域中每个像素点的边缘强度和边缘方向，据此确定待搜索区域中的有效边缘像素点，将待搜索区域划分为若干个像素宏块，根据每个像素宏块中包含的有效边缘像素点的个数以及边缘方向，确定每个像素宏块的熵值，据此在待搜索区域中确定由若干个像素宏块构成的连通域，在确定的连通域中提取目标图像。由于目标图像与周围其他图像的形状复杂度差异较大，而像素宏块的熵值可以反映出该像素宏块中图像的形状复杂度，因此根据各像素宏块的熵值确定连通域，并在连通域中提取目标图像，可以提高提取目标图像的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种提取目标图像的方法及装置
本专利技术涉及通信
，尤其涉及一种提取目标图像的方法及装置。
技术介绍
目前，在输入图像中提取目标图像的技术已经成为视频监控等领域中必不可少的 核心技术。例如，在智能交通领域中，对车辆进行图像采集后，通常提取采集的图像中包含的 车牌的图像。此时，对车辆采集的图像即为输入图像，要提取的车牌的图像即为目标图像。 而在某些应用场景下，除了要提取车牌的图像之外，还需要提取车标的图像，以辨识该车辆 的品牌。在现有技术中，在输入图像中提取车标图像的方法如图1所示。图1为现有技术 中提取车标图像的过程，具体包括以下步骤:SlOl:在输入图像中确定要提取的车标图像所在的待搜索区域。其中，可以根据该输入图像中车牌所在的区域确定车标图像所在的待搜索区域。S102:对确定的待搜索区域中的图像进行边缘计算，得到边缘图。S103:在水平方向上将得到的边缘图划分为左部区域、中部区域、右部区域。S104:确定该边缘图的左部区域和右部区域中的边缘方向。S105:去除边缘图中确定的边缘方向，并将剩余的边缘进行膨胀合并，得到车标图 像。在上述过程中，由于车辆的车标两侧一般本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种提取目标图像的方法，其特征在于，包括：在输入图像中，确定要提取的目标图像所在的待搜索区域；确定所述待搜索区域中包含的每个像素点的边缘强度和边缘方向；根据每个像素点的边缘强度，确定所述待搜索区域中的有效边缘像素点；将所述待搜索区域划分为若干个像素宏块，针对划分的每个像素宏块，根据该像素宏块中包含的有效边缘像素点的个数，以及每个有效边缘像素点的边缘方向，确定该像素宏块的熵值；根据确定的每个像素宏块的熵值，在所述待搜索区域中确定至少一个由若干个像素宏块构成的连通域；在确定的连通域包含的图像中提取所述目标图像。

【技术特征摘要】
1.一种提取目标图像的方法，其特征在于，包括: 在输入图像中，确定要提取的目标图像所在的待搜索区域； 确定所述待搜索区域中包含的每个像素点的边缘强度和边缘方向； 根据每个像素点的边缘强度，确定所述待搜索区域中的有效边缘像素点； 将所述待搜索区域划分为若干个像素宏块，针对划分的每个像素宏块，根据该像素宏块中包含的有效边缘像素点的个数，以及每个有效边缘像素点的边缘方向，确定该像素宏块的熵值； 根据确定的每个像素宏块的熵值，在所述待搜索区域中确定至少一个由若干个像素宏块构成的连通域； 在确定的连通域包含的图像中提取所述目标图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当要提取的目标图像为车标图像时，确定要提取的目标图像所在的待搜索区域具体包括: 确定车牌图像在所述输入图像中所处的矩形区域； 将所述矩形区域中位于上方的水平边界线，确定为要提取的目标图像所在的待搜索区域中位于下方的水平边界线； 确定所述矩形区域中位于上方的水平边界线的长度，分别将所述矩形区域中位于左右两侧的垂直边界线向上延长确定的所述长度，将延长了所述长度的两条垂直边界线，分别确定为所述待搜索区域中位于左右两侧的垂直边界线； 连结所述待搜索区域左右两·侧的垂直边界线上位于上方的端点，将连结所述待搜索区域左右两侧的垂直边界线上位于上方的端点的线，确定为所述待搜索区域中位于上方的水平边界线； 将确定的所述待搜索区域中位于下方的水平边界线、位于左右两侧的垂直边界线、位于上方的水平边界线所围成的区域，确定为所述待搜索区域。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定所述待搜索区域中包含的每个像素点的边缘强度和边缘方向，具体包括: 针对所述待搜索区域中包含的每个像素点，通过Sobel算子，分别确定该像素点在水平方向上的边缘强度，以及该像素点在垂直方向上的边缘强度； 采用公式P = I Xsobel I + I Ysobel I确定该像素点的边缘强度，其中，X5Obel为该像素点在水平方向上的边缘强度，Ysobel为该像素点在垂直方向上的边缘强度，P为确定的该像素点的边缘强度； (Y 、 采用公式￡fr = arCtan确定该像素点的边缘方向，其中，Dir为确定的该像素点 V Sobel J的边缘方向。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据每个像素点的边缘强度，确定所述待搜索区域中的有效边缘像素点，具体包括: 根据确定的每个像素点的边缘强度，在所述待搜索区域中确定边缘强度大于设定强度阈值的像素点，作为所述待搜索区域中的有效边缘像素点。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述待搜索区域划分为若干个像素宏块，具体包括:将所述待搜索区域划分为相同大小的若干个像素宏块，且相邻的像素宏块有部分重叠。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据该像素宏块中包含的有效边缘像素点的个数，以及每个有效边缘像素点的边缘方向，确定该像素宏块的熵值，具体包括:判断该像素宏块中包含的有效边缘像素点的个数是否大于设定数量；若是，则对该像素宏块中包含的每个有效边缘像素点的边缘方向进行取整操作，并根据取整后的每个有效边缘像素点的边缘方向，根据公式 7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据确定的每个像素宏块的熵值，在所述待搜索区域中确定至少一个由若干个像素宏块构成的连通域，具体包括: 根据确定的每个像素宏块的熵值，确定所述待搜索区域中所有像素宏块的熵值的均值和标准差，并确定所述均值与所述标准差的和值；针对每个像素宏块的熵值，采用指定方法调整该像素宏块的熵值，所述指定方法为:判断该像素宏块的熵值是否大于所述和值，若是，则保持该熵值不变，否则，将该熵值调整为 0 ；针对每个像素宏块，生成该像素宏块对应的像素点，其中，生成的该像素宏块的像素点的像素值为调整后的该像素宏块的熵值；将生成的每个像素点按照对应的每个像素宏块在所述待搜索区域中所处的位置进行排列，构成熵值图；通过对所述熵值图进行邻域生长处理，确定所述熵值图中满足指定条件的连通域，其中，所述满足指定条件的连通域为:不包含像素值为0的像素点的连通域；在所述待搜索区域中，确定由所述满足指定条件的连通域中包含的各像素点对应的像素宏块构成的连通域。8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当要提取的目标图像为车标图像时，在确定的连通域包含的图像中提取所述目标图像，具体包括:针对确定的每个连通域，确定该连通域的外接矩形，当确定的外接矩形的高度与宽度的比值不大于设定比值时，将该连通域确定为备选连通域；针对确定的每个备选连通域，确定该备选连通域中包含的每个像素宏块的熵值的平均值；选择确定的平均值最大的备选连通域，在选择的备选连通域包含的图像中提取所述目标图像。9.一种提取目标图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢志明，潘晖，潘石柱，张兴明，傅利泉，朱江明，吴军，吴坚，
申请(专利权)人：浙江大华技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：