| 主权项 |
一种高分辨率大数量级图像的快速矩形检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：缩小坐标的数量级，将每个边界点的n个4邻域像素坐标像素的像素值置为第一数值以得到一个十字点集，其中，n的值通过先验知识得到；将得到的所述十字点集中的像素存入边界点像素集合，并将不属于所述十字点集的像素置为第二数值；步骤S2：利用渐进概率霍夫变换算法检测到霍夫的峰值，得到与所述边界点像素集合中的点对应的直线；步骤S3：从所述边界点像素集合中的点初始点像得到的斜率正负方向搜索，每找到一个非零像素，查询计算该像素对应的十字点集包括的所有像素，将它们从所述边界点像素集合中删除，直到达到端点像素；回到所述步骤S2，进行循环直到剩余像素数少于原所有像素的一个比值；步骤S4：计算由所述步骤S2以及步骤S3得到的直线的欧氏长度和斜率；从中找出一对平行且长度相等的直线；计算这对平行线的中点连线的斜率和欧氏长度，如果中点连线与平行线垂直，且长度大于最小距离阈值，则进行步骤S5，否则在本步骤中循环搜索；步骤S5：从直线集合里边找到一条两端点精确匹配的垂直边，如果有则继续找一条一端点精确匹配的垂直边，找到则计算矩形端点完成矩形检测，否则则判断所述边界点像素集合内不含一个相对完整的矩形，其中，所述直线集合包括在所述步骤S2中所储存的直线；所述步骤S2包括如下步骤S20：找到与所述边界点像素集合中的点对应的十字点集的中心像素，在得到的斜率的正负方向进行搜索得到一条直线的端点像素，并且计算该直线的曼哈顿长度，同 时，在得到斜率的邻近斜率上进行相同的处理，对得到的距离进行相比并将最大长度的直线确定为与所述边界点像素集合中的点对应的直线；如果该直线长度大于一个最小长度阈值，则储存该直线；所述步骤S20包括如下步骤：步骤S201：从所述边界点像素集合中随机选出一点pi(xi，yi)，利用公式ρi=xicosθi+yisinθi将pi投影到霍夫平面，其中，ρi为原点O到pi属于直线的距离，θi为连线O‑pi与x轴夹角；从像素集合N中删除pi；步骤S202：更新霍夫平面坐标H(ρi，θi)=H(ρi，θi)+1；如果H(ρi，θi)>阈值Threshold，进入步骤S203，否则回到所述步骤S201；步骤S203：通过建立的映射关系得到pi对应的十字点集Cj的中心像素pi0；从pi0开始，沿着±θi方向搜索，每到达一个属于图像的非零像素，如果步长nstep>最大间隔MaxGap，到达端点，否则继续搜索；得到直线的端点像素，计算直线的曼哈顿长度并存储；同时，对于θi±kangle的方向做相同的搜索，kangle为搜索的邻域；通过比较得到拥有最大长度的直线，如果直线的长度大于最小的长度阈值，即为检测出的一条有效直线，存入所述直线集合。 |
