数字图像中基于距离分布的正方形检测方法

摘要

本发明涉及一种数字图像中基于距离分布的正方形检测方法，包括：采集图像并输入计算机；利用高斯梯度模板计算各像素点的梯度；利用Canny边缘检测算子计算图像的边缘图；利用边缘图上各边缘点的梯度计算各边缘点的方向线；计算图像中各像素点的特征长度与特征能量，获得图像的特征长度分布图与特征能量分布图；在阈值约束下，在特征能量分布图上检测局部极大值点；由每个局部极大值点及其特征长度确定一个正方形的边缘点集合；利用边缘点的方向信息验证并剔除不合理的正方形边缘点集合，最后，输出组成正方形的边缘点集合。本发明提供的方法能够准确检测出图像中正方形的中心和边缘，较已有方法简单、易于实现，且计算效率优于已有方法。

主权项

1.一种数字图像中基于距离分布的正方形检测方法，其特征在于，包括步骤：步骤S1：采集图像并输入计算机；步骤S2：利用高斯梯度模板计算各像素点的梯度；步骤S3：利用Canny边缘检测算子计算图像的边缘图；步骤S4：利用边缘图上各边缘点的梯度计算各边缘点的方向线；具体方法为：记图像中的边缘点X_i(x_i，y_i)，i＝1，2，...，N，N为边缘点个数，利用高斯梯度模板计算该点处的梯度向量为grad(X_i)＝[d_ix，d_iy]，则经过点X_i且与点X_i梯度方向垂直的直线l_i：a_ix+b_iy+c_i＝0称为点X_i的方向线，其中a_i、b_i、c_i的计算公式为：a_i＝d_ix，b_i＝d_iy，c_i＝-d_ixx_i-d_iyy_i；步骤S5：计算图像中各像素点的特征长度与特征能量，获得图像的特征长度分布图与特征能量分布图；具体方法为：指定一个整数L，L设置为预检测正方形边长的1.5倍，对于图像中任一点X(x，y)，将以点X为中心、L为半径的圆形区域定义为点X的支撑区域；对于支撑区域内的任一边缘点X_i，i＝1，2，...，N，N为边缘点个数，记点X_i确定的方向线为l_i：a_ix+b_iy+c_i＝0，计算点X到l_i的距离并将结果四舍五入为整数作为d_i的最终值；统计距离d_i出现的次数，将出现次数最多的距离定义为点X处的特征长度，记为K_X(x，y)，该距离的出现次数定义为点X处的特征能量，记为E_X(x，y)；计算图像中各像素点的特征长度与特征能量，可获得图像的特征长度分布图K与特征能量分布图E；步骤S6：在阈值约束下，在特征能量分布图上检测局部极大值点；具体方法为：记图像中任一点X(x，y)，该点处的特征能量为E_X(x，y)，计算阈值T＝k·Mean(E)，其中Mean(E)表示步骤S5获得的特征能量分布图的均值，比例系数k的取值范围为3～5，在特征能量分布图上检测大于T且在3×3邻域内为局部极大值的点；对于获得的任一局部极大值点P(x，y)，记点P的特征长度与特征能量分别为K_P(x，y)与E_P(x，y)，将不满足条件E_P(x，y)/K_P(x，y)＞8·s的局部极大值点剔除，其中s为比例系数，取0.6～0.9；步骤S7：由每个局部极大值点及其特征长度确定一个正方形的边缘点集合；具体方法为：对于步骤S6获得的一个特征长度为K_P(x，y)的局部极大值点P(x，y)，记P(x，y)支撑区域内的任一边缘点X_i确定的方向线为l_i，P(x，y)到方向线l_i的距离为d_i，考虑如下两个条件：(1)(2)K_P(x，y)-1.5≤d_i≤K_P(x，y)+1.5，获得同时满足两个条件的正方形的边缘点集合，并记为{X_i}，i＝1，2，...M，其中M为满足条件的边缘点个数；步骤S8：利用边缘点的方向信息验证并剔除不合理的正方形边缘点集合，输出正方形的边缘点集合；具体方法为：对于步骤S7获得的一个正方形边缘点集合{X_i}，i＝1，2，...M，其中M为满足条件的边缘点个数，如果边缘点的梯度方向集中分布在四个方向上且满足条件M＞4.5.K_P(x，y)，则输出该正方形边缘点集合，否则剔除该不合理的正方形边缘点集合。