数字图像中基于基元表示的多边形检测方法技术

本发明专利技术涉及一种数字图像中基于基元表示的多边形检测方法，包括：采集图像并输入计算机；计算图像中各点的方向描述子；利用方向描述子检测出图像中的特征点；获得由特征点确定的１维基元；将两个１维基元进行验证组合，获得２维基元；将获得的２维基元和１维基元进行验证组合，获得三角形或３维基元；将获得的３维基元和１维基元进行验证组合，获得四边形或４维基元；将采用同前一步骤相同处理获得的ｎ维基元和１维基元进行验证组合，获得ｎ＋１边形或ｎ＋１维基元；重复前一步骤直至无法获得更高维基元为止。本发明专利技术提供的方法能够检测出图像中的各种多边形，具有广泛的适用性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机视觉中的图像特征自动检测领域，特别是数字图像中多边形检 测方法。
技术介绍
多边形检测在计算机视觉和模式识别系统中具有重要应用，如对于建筑物等主要 由线条构成的人工场景，多边形检测往往是进行识别分析等任务的必要步骤。目前已有的 多边形检测算法主要针对某种具体类型进行检测=Aarts等人先检测目标的边界，然后建 立一个回归函数并进而建立一个模型，若该模型满足三角形的条件，则所检测目标就是三 角形。Ge等提出了一种利用对称性检测目标的方法，结合要检测目标的边的个数及边的角 度，利用对称性定位目标的中心点实现目标的检测。Eberhart等提出了一种利用区域填充 及三角形三边的长度与面积之间的关系实现三角形检测的方法。对于四边形的检测，目前 的检测算法较多的关注于规则四边形，如矩形的检测。现有的矩形检测技术大多数基于边 缘和直线检测，李强兵等通过对图像Hough变换空间中峰值点进行提取和组合，检测出满 足角度和长度条件的直线组合，实现了图像中矩形的快速定位。一方面，目前现有的各种多边形检测算法仍是针对某种具体的多边形(如三角 形、矩形等)进行检测，很少有算法可用于各种多边形的同时检测；另一方面，在许多图像 识别分析等任务中，无法提前获知多边形的类型。因此，有必要提供一种通用的多边形检测 方法。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术中存在的问题提供一种数字图像中基于基元表示的多边形 检测方法，该方法首先检测出图像中的特征点，然后构造由特征点确定的1维基元，接着由 1维基元开始不断地组合获得更高维基元或者多边形，直至无法组合获得更高维基元为止。 该方法能够同时检测出图像中的各种多边形，而不局限于特定的多边形。为了实现本目的，本专利技术提供的一种数字图像中基于基元表示的多边形检测方 法，包括以下步骤Sl 采集图像并输入计算机；S2 计算图像中各点的方向描述子；S3 利用步骤S2所述的方向描述子计算图像中各点的绝对角点能量与相对角点 能量，检测出图像中的特征点；S4:对于步骤S3所述的特征点，确定其方向描述子中能量极大值所在的方向，获 得由该点确定的1维基元；S5 对步骤S4所述的任意两个1维基元，进行验证组合，如满足组合为2维基元的 条件则组合为一个2维基元；S6 对步骤S5所述的任意一个2维基元和步骤S4所述的任意一个1维基元，进行验证组合，如满足组合为三角形的条件则组合为三角形并输出，如满足组合为3维基元的 条件则组合为3维基元；S7 对步骤S6所述的任意一个3维基元和步骤S4所述的任意一个1维基元，进行 验证组合，如满足组合为四边形的条件则组合为四边形并输出，如满足组合为4维基元的 条件则组合为4维基元；S8 对采用同步骤S5、S6、S7相同处理获得的一个η维基元和步骤S4所述的任意 一个1维基元，进行验证组合，如满足组合为多边形的条件则组合为η+1边形并输出，如满 足组合为更高维基元的条件则组合为η+1维基元；S9 重复步骤S8直至无法获得更高维基元为止。本专利技术提供的，首先检测出图像中的 特征点，然后构造由特征点确定的1维基元，接着由1维基元开始不断地组合获得更高维基 元或者多边形，直至无法组合获得更高维基元为止，从而实现图像中各种多边形的检测。与 仅局限于检测特定多边形的现有方法相比，本专利技术提供的方法可同时检测出各种多边形， 具有更加广的适用性。附图说明图1所示为本专利技术的流程图。图2所示为本专利技术步骤S6中一个2维基元和一个1维基元组合为三角形的示意 图。图3所示为本专利技术步骤S6中一个2维基元和一个1维基元组合为3维基元第一 种形式的示意图。图4所示为本专利技术步骤S6中一个2维基元和一个1维基元组合为3维基元第二 种形式的示意图。具体实施例方式如图1所示为本专利技术的流程图，包 括采集图像并输入计算机；计算图像中各点的方向描述子；利用方向描述子检测出图像 中的特征点；获得由特征点确定的1维基元；将两个1维基元进行验证组合，获得2维基元； 将获得的2维基元和1维基元进行验证组合，获得三角形或3维基元；将获得的3维基元和 1维基元进行验证组合，获得四边形或4维基元；将采用同前一步骤相同处理获得的η维基 元和1维基元进行验证组合，获得η+1边形或η+1维基元；重复前一步骤直至无法获得更高 维基元为止。各步骤的具体实施细节如下步骤Sl 采集图像并输入计算机。利用数码相机拍摄某一场景的图像，输入计算 机。步骤S2 计算图像中各点的方向描述子。步骤S2包括S21 对于图像点P，确定以点P为中心，R为半径的一个圆形区域为点P的支撑区 域；S22 对于步骤S21所述支撑区域内的任意点X，计算经过点X且与点X梯度方向垂直的直线I(X)，并将沿I(X)且远离点P的方向确定为点X的方向(该方向为w，359]区 间的一个整数)；iO,d, > T S23 给点X分配权重妒(X)=(J1T^，其中Cl1表示2σ' 2σ2 -magiX) dx <TS2 TTCT1C2点P到直线1⑴的距离，d2表示点P到点X的距离，mag(X)表示点X的梯度幅值， Ts 一般取 1 1. 5，O1 —般取 0. 5TS 0. 8TS，σ 2 一般取 0. 5R 0. 8R ；S24 构造方向描述子 H(P) = ，其中 hn(n = 0，1，· · ·，359)为点 P支撑区域内方向等于η的点的权重求和，称为点P在方向η上的能量。步骤S3:利用方向描述子检测出图像中的特征点。对于图像点P，其359方向描述子为H(P) = ，计算点P的总能量Et = 与主能量n=QeM= Σ K+ Σ 、’其中θ Μ为能量最大值所在的方向，为与Θ Μ相差180脈丨Uu的方向且礼e，Δ 一般取5 ；计算点P的绝对角点能量Ea = Et-Em与相对角点能量A 二 I;如满足以下条件，则将点P确定为一个特征点(1)点P的绝对角点能量大于阈 Em值ΤΑ(ΤΑ —般取图像平均绝对角点能量的1. 5 2倍)，(2)点P的相对角点能量大于阈值 Te(Te 一般取图像平均相对角点能量的1. 5 2倍)，(3)点P的绝对角点能量大于其邻域 (一般取5X5邻域)内其它点的绝对角点能量。步骤S4:获得由特征点确定的1维基元。对于步骤S3所述的特征点P，Θ” θ2,..., 03是其方向描述子H(P) = Dvhn^qh359]中能量极大值所在的方向，则定义 M1 (P) = (P，θ17 θ 2，. . .，θ s)为点 P 确定的 1 维基元。步骤S5 将两个1维基元进行验证组合，获得2维基元。记步骤S4所述的两个1 维基元 M1 (P1) = (P1, θ n，· · ·，θ ls)、M1 (P2) = (P2, θ21, ... , θ 2t)，如果 θ η，· · ·，θ ls 中 存在一个方向0lk，Θ21，...，e2t中存在一个方向θ21 ,，考虑以下条件(i) elk和e2k,表 示的方向相反，且θ lk和矢量@的方向一致，(2)N> T · Length，其中N为利用Carmy算 子对图像进行二值化后二值图像中距离线段P1P2的距离小于1. 5的非零点的个数，Length 为线段P1P2的长度，T的取值一般为0. 85 0. 95 ；本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种数字图像中基于基元表示的多边形检测方法，其特征在于，包括如下步骤：Ｓ１：采集图像并输入计算机；Ｓ２：计算图像中各点的方向描述子；Ｓ３：利用步骤Ｓ２所述的方向描述子计算图像中各点的绝对角点能量与相对角点能量，检测出图像中的特征点；Ｓ４：对于步骤Ｓ３所述的特征点，确定其方向描述子中能量极大值所在的方向，获得由该点确定的１维基元；Ｓ５：对步骤Ｓ４所述的任意两个１维基元，进行验证组合，如满足组合为２维基元的条件则组合为一个２维基元；Ｓ６：对步骤Ｓ５所述的任意一个２维基元和步骤Ｓ４所述的任意一个１维基元，进行验证组合，如满足组合为三角形的条件则组合为三角形并输出，如满足组合为３维基元的条件则组合为３维基元；Ｓ７：对步骤Ｓ６所述的任意一个３维基元和步骤Ｓ４所述的任意一个１维基元，进行验证组合，如满足组合为四边形的条件则组合为四边形并输出，如满足组合为４维基元的条件则组合为４维基元；Ｓ８：对采用同步骤Ｓ５、Ｓ６、Ｓ７相同处理获得的一个ｎ维基元和步骤Ｓ４所述的任意一个１维基元，进行验证组合，如满足组合为多边形的条件则组合为ｎ＋１边形并输出，如满足组合为更高维基元的条件则组合为ｎ＋１维基元；Ｓ９：重复步骤Ｓ８直至无法获得更高维基元为止。...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：刘红敏，王志衡，朱世松，贾宗璞，侯占伟，
申请(专利权)人：河南理工大学，
类型：发明
国别省市：41[中国|河南]