图像处理方法和图像处理设备技术

本发明专利技术提供一种图像处理方法和图像处理设备。该图像处理方法用于检测输入图像中的线段，包括：边缘检测步骤，用于检测所述输入图像中的边缘，并获得边缘图；连接分量分析步骤，用于在所述边缘图上搜索连接分量，并去除所述连接分量中长度小于预定长度的小连接分量；曲线拟合步骤，用于利用线段对各剩余连接分量进行拟合，并获得短线段；以及线段合并步骤，用于将所述短线段合并成较长线段。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种图像处理方法和图像处理设备，尤其涉 及一种用于检测图像中的线段的图像处理方法和图像处理设 备。
技术介绍
直线检测(或线段检测)是文档图像处理、财务数据图像 处理和牌照检测等图像处理中的基本问题。提出了几种直线检测方法，如美国 6，026，186号专利"Line and curve detection using local information(使用局部信息的直线和 曲线检测)"中的方法。霍夫变换(Hough Transform,以下有时称之为"HT，，)可能是直 线检测最广泛使用的算法。但是，众所周知，霍夫变换具有巨大的计 算开销，并且仅可以检测到直线。为了检测线段，即，确定直线的两 个端点，需要耗时的后处理。
技术实现思路
考虑到以上情况做出了本专利技术，本专利技术解决了霍夫变换 的不足，并使得能够快速进行线段的鲁棒检测。本专利技术提供一种用于检测输入图像中的线段的图像处理方法， 该方法包括边缘检测步骤，用于检测所述输入图像中的边缘，并获 得边缘图(edge map);连接分量(connected component)分析步骤，用 于在所述边缘图上搜索连接分量，并去除所述连接分量中长度小于预 定长度的小连接分量；曲线拟合步骤，用于利用线段对各剩余连接分 量进行拟合，并获得短线段；以及线段合并步骤，用于将所述短线段合并成较长线段。本专利技术还提供一种用于检测输入图像中的线段的图像处理设备，该设备包括边缘检测部件，用于检测所述输入图像中的边缘， 并获得边缘图；连接分量分析部件，用于在所述边缘图上搜索连接分 量，并去除所述连接分量中长度小于预定长度的小连接分量；曲线拟 合部件，用于利用线段对各剩余连接分量进行拟合，并获得短线段； 以及线段合并部件，用于将所述短线段合并成较长线段。通过以下(参考附图)对典型实施例的说明，本专利技术的其它特征将 显而易见。附图说明图l是示出根据本专利技术实施例的用于检测线段的总体处 理的流程图2是示出根据本专利技术实施例的用于将连接分量(connected components, CC)切割成较小曲线的例子的图3是示出根据本专利技术实施例的利用线段拟合CC的例子的图； 图4是示出根据本专利技术实施例的用于合并短线段的例子的流程图5是示出根据本专利技术实施例的线段的霍夫变换(HT)的例子的图6是示出根据本专利技术实施例如何在HT空间中搜索局部最大值 的例子的图7是示出根据本专利技术实施例的用于将短线段合并成长线段的 例子的图8是示出可应用本专利技术的名片读取系统的例子的图； 图9是示出可应用本专利技术的牌照识别系统的例子的图；以及 图IO是示出根据本专利技术实施例的用于检测线段的图像处理设备 的例子的框图。具体实施例方式将根据附图详细说明本专利技术的优选实施例。图1是示出根据本专利技术实施例的用于检测线段的总体处理的流程图。在检测前，输入待检测的图像。然后，在步骤sioo,检测输入图像的边缘。用于检测输入图像的边缘的方法可以是Sobel算子和 Canny算子等通用边缘检测技术。在本实施例中，使用Canny算子。 由此在步骤S100中获得边缘图(edge map)。接着，在步骤S200，在边缘图上找出连接分量(CC)。然后，由 于本实施例的目标是搜索长线段，并且小CC属于长线段的机会小， 因而丟弃短于预定长度(例如，小于10个像素)的小CC。由于丢失了短 于预定长度的小CC，因而可以降低计算开销。在边缘图上，直线边缘可能与其它对象的边缘重叠。因此，步 骤S200中所获得的检测到的CC可能包含直线和其它非直线对象。为 了获得线段，在步骤S300，必须将线段从非直线对象中分离。为了进行上面的分离，采用被称为"曲线拟合"算法的方法，如 图2所示。图2是示出根据本专利技术实施例的用于将连接分量(CC)切割成 较小曲线的例子的图。在图2中，首先，选择距离由CC的两个端点所形成的直线(直线 AB)最远的点(点C)，如果从点C到直线AB的距离大于预定阈值(例如， 5个像素)，则在该点处将CC切割成两个较小曲线，如图2的上部所示。 在本领域中，用于选择距离由CC的两个端点所形成的直线最远的点 (例如，该情况下的点C)的方法众所周知，因此省略对其的说明。然后，将作为结果得到的曲线进一步切割成较小曲线，直到不 能再切割曲线为止，如图2的下部所示。例如，将曲线AC进一步切割 成曲线AD和DC。由于从作为结果得到的曲线AD上的任一点到直线 AD的距离小于或等于预定阈值，因而可以不再切割曲线AD。接着，对于每一作为结果得到的小曲线，通过使用以下步骤， 利用线段对其进行拟合l)按照从左到右和从上到下的顺序对曲线上的点进行排序；2) 找出开头五分之一位置和结尾五分之一位置作为两个控制点；3) 根据这两个控制点计算线段的直线参数；以及4) 通过直线参数和曲线端点的坐标计算线段的两个端点。 图3示出利用线段拟合CC的例子。返回参考图l，由于照明不好和噪声等原因，可能将长线段折断 成几个片段(fragment)。在步骤S400，将这些片段分组成较长线段， 在图4中详细示出该分组的流程图。图4是示出根据本专利技术实施例的用于将短线段合并(或分组)成较 长线段的例子的流程图。在图4的步骤S410,使用霍夫变换找出长线段的位置。通过以下 步骤实现该变换1) 通过将霍夫参数空间量化成有限区间(finite interval)或累积单 元(accumulator cell)而获得2D阵列"(A0。其中，《在范围内， P在[L，PJ范围内，Pmin=-"以及ArV^1。其中，w和h为图像 大小。2) 对于各短线段(以下有时称之为"SLS")Lk，如下将其上的所有 点累积在霍夫参数空间中<formula>formula see original document page 7</formula>其中，^为Lk的法线角(normal angle), A0定义0的小变化范围， 以允许在计算《时的某些特定误差，(x。，义)为U的中点，M为U上的 像素数量。从下面的公式得出上面的公式<formula>formula see original document page 7</formula>其中，(x,.,;O为线段上的各点。 由于对于各线段仅需要计算A,因而可以节省许多计算时间。在该变换后，可以通过HT空间中的点表示图像空间中的线段，该点 具有与SLS的长度相关的值。除累积计数以外，还可以保持属于各单 元的SLS的链接表。图5是示出根据本专利技术实施例的线段的霍夫变换(HT)的例子的 图。作为结果得到的累积阵列中的峰值强烈表示在图像中存在相应的 直线。接着，在图4的步骤S420，分组并合并HT空间的同一累积单元 中的短线段，以获得较长线段。并且可以以以下步骤确定线段的位置。1) 选择那些足够长的SLS作为种子。2) 对于各种子，在HT空间内的对应点的邻域中，找出局部最大 值点。图6是示出根据本专利技术实施例如何在HT空间中搜索局部最大值 的例子的图。如图6所示，在种子PO的邻域中，Pl是局部最大值点。 也就是说，在以PO为中心的预定范围内，Pl的值大于该范围内的任何 其它点的值。选择邻域为半径约2个单元(cell)的圆。3) 局部最大值P本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像处理方法，用于检测输入图像中的线段，包括：　边缘检测步骤，用于检测所述输入图像中的边缘，并获得边缘图；　连接分量分析步骤，用于在所述边缘图上搜索连接分量，并去除所述连接分量中长度小于预定长度的小连接分量；　曲线拟合 步骤，用于利用线段对各剩余连接分量进行拟合，并获得短线段；以及　线段合并步骤，用于将所述短线段合并成较长线段。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：游亚平，胥立丰，
申请(专利权)人：佳能株式会社，
类型：发明
国别省市：JP[日本]