一種粗線型十字圓環標記的圖像檢測方法技術

本發明專利技術提供了一種粗線型十字圓環標記的圖像檢測方法，首先將標記中粗細不同的直線線條單像素化；然后利用檢測框識別出所有十字交叉處的中心點，即十字交叉中心點；最后根據檢測框內的黑白像素個數比篩選出十字圓環標記，從而確定十字圓環標記中心點的精確位置。本發明專利技術不受標記線成像后線條粗細變化的影響，幾乎不受光照變化的影響，對噪聲具有一定的魯棒性，當被測物體成像后發生平移、旋轉、縮放時，均可取得良好的檢測效果。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及圖像檢測技術，尤其涉及一種運動物體視頻圖像中的粗線型十字圓環標記的自動圖像檢測。
技術介紹
運動目標的檢測和跟蹤在科學和工程中有重要的研究價值，在智能監控、智能機器人、人機交互、醫學診斷、視頻壓縮、軍事等許多領域都有廣泛的應用前景。圖像檢測是其中的關鍵技術。目前的運動分析方法大體分為三類:基于頻域的方法、基于特征的方法和基于像素的方法。基于頻域的方法對采集到的圖像序列進行傅立葉變換，通過目標運動在頻域中幅值不變而相位變化的特性計算相鄰幀間的相位角差來估計空間域中目標的位移；基于特征的方法根據圖像特征或由特征組成的模型來檢測運動或識別運動目標，一般情況下，主要被利用的目標特征有形心等全局特征和圖像中易于確定的角點、高曲率點、直邊緣等局部特征，其中角點檢測是一類常用方法，適用于單像素線條；基于像素的方法根據圖像中像素灰度模式的變化檢測運動和識別目標，有相鄰幀差法、背景減法和光流法等。在實際研究中，運動目標檢測和跟蹤方面存在的困難很大程度上是由于實際環境中目標運動的復雜性以及視頻數據所具有的特殊性造成的。首先，影響運動目標檢測性能的因素多種多樣，包括光線亮度的變化、背景景物的變動、陰影和物體間的重疊遮擋、非靜態背景以及運動目標的高速運動等等；其次，用于檢測的運動目標特征難以選取，很難確定出通用的具有明顯優勢的特征進行目標檢測。運動圖像序列中雖然包含了大量的運動信息，比如前景目標的梯度信息、深度信息、光流場、彩色紋理特征、直方圖信息和邊緣信息等，但是采用哪一種或哪幾種特征能夠取得較好的檢測效果，不僅跟方法本身有關，還和運動圖像序列自身的特點有關，無論哪一類方法都無法適應所有的應用場合，一般都是針對某個或某些特定問題提出針對性的目標檢測方法；最后，由于視頻數據的數據量一般比結構記錄數據大七八個數量級左右，對實時處理提出了高的要求。上述因素都會不同程度地影響運動目標檢測和跟蹤的準確性和穩定性，使得這一任務變得困難。在實際項目中，人工在被測物體上繪制一些明顯的點、線或點線混合的幾何標記符號，通過對標記符號的檢測獲得被測物體的運動信息，可以使問題相對得到一定的簡化，是工程中一種行之有效的方法。為了在不同運動條件和環境條件下都能拍攝到人工標記符號，尤其保證在最惡劣條件下能夠拍攝到人工標記符號，在被測運動物體上繪制出具有適當線寬的粗線型十字圓環標記，通過對被測物體視頻圖像序列中十字圓環標記的檢測，獲得被測物體的運動信息，是項目中采用的方法?，F有的檢測方法中，處理的標記符號一般為單一的圓環、圓點或小十字星，尚未見對粗線型十字圓環標記的檢測方法
技術實現思路
為了克服現有技術的不足，本專利技術提供一種粗線型十字圓環標記的自動圖像檢測方法，該方法不受標記線成像后線條粗細變化的影響，幾乎不受光照變化的影響，對噪聲具有一定的魯棒性，當被測物體成像后發生平移、旋轉、縮放時，均可取得良好的檢測效果。本專利技術解決其技術問題所采用的技術方案是:檢測的粗線型十字圓環標記如附圖說明圖1所示，由人工繪制的黑色互相垂直的十字交叉直線以及位于其上某交叉點處的圓環構成十字圓環標記。由于被測物體運動姿態、距攝像機遠近距離不同，以及光照變化、干擾等其他因素的影響，在不同時刻拍攝的被測物體圖像上，構成十字圓環標記的線條粗細不同，線條邊緣不整齊，并且十字交叉直線多以各種不同的傾斜角度出現。針對圖像的以上特征，本專利技術采用如下技術方案:首先將標記中粗細不同的直線線條單像素化；然后利用檢測框識別出所有十字交叉處的中心點，即十字交叉中心點；最后根據檢測框內的黑白像素個數比篩選出十字圓環標記，從而確定十字圓環標記中心點的精確位置。包括以下步驟:步驟一、對原始圖像進行灰度化、二值化處理，得到二值圖像；其中，標記線條為黑色，背景為白色。步驟二、確定檢測框。檢測框為正方形，線寬為一個像素，如圖2所示。定義其半邊長為M個像素時，邊長為(2M+1)個像素。檢測框的半邊長比圓環外輪廓半徑大5個像素，避免與圓環相切或相交。圖像原點位于圖像左下角，檢測框的中心點從圖像原點出發，按照從左到右，從下到上的順序依次掃描圖像的所有像素，檢測框將覆蓋一定的圖像子區域，檢測框中心點的坐標(i, j)為當前被檢測像素在圖像中的位置坐標。當檢測框與標記線條相交時，交點表現為檢測框的邊覆蓋的、圖像中標記線條上的黑像素點。步驟三、部分非十字交叉中心點的初步排除與標記中直線線條的單像素化。繪制的粗線條標記在實際拍攝的圖像中，很多時候呈現出粗細不均，線寬非單像素的狀況，給識別帶來困難。本專利技術首先對直線線條進行單像素化處理，將其抽象為線寬一個像素的標準直線。該工作與部分非十字交叉點的初步排除過程同步進行。分為以下幾I K少:1.初步排除部分非十字交叉中心點，確定用于構造單像素線寬標準直線的代表點。檢測框以其中心點依次掃描圖像的所有像素，對檢測框四條邊覆蓋的黑像素情況進行檢測。分兩種情況:I)當檢測框中心覆蓋的被檢測像素為白像素時，一定不是要檢測的十字交叉中心點，檢測框移至下一個像素；2)當檢測框中心覆蓋的被檢測像素為黑像素時，有可能是要檢測的十字交叉中心點，此時進一步檢查檢測框四條邊覆蓋的像素情況:(I)當檢測框有一條及一條以上的邊沒有覆蓋到黑像素時，意味著這些邊與標記線條沒有交點，被檢測像素不是十字交叉中心點，檢測框移至下一個像素；(2)當檢測框四條邊都覆蓋有黑像素時，意味著檢測框各邊與標記線條均有交點，被檢測像素可能是十字交叉中心點。此時對檢測框四條邊上的黑像素點進行處理，以確定構造標準直線的代表點。這種情況下，檢測框是移至下一像素還是繼續進行后續的“十字交叉中心點識別”，需要在代表點確定之后，構造標準直線時決定。確定用于構造標準直線的代表點的方法由三步構成:①數據初始化，為被檢測像素的進一步計算識別做準備。由于實際直線具有一定的線寬，圖像中經過檢測框四個角上的直線有可能在角的兩條邊上均產生交點；另外，十字交叉線與檢測框的相對位置是任意的，存在一個十字交叉記號在檢測框的一條邊上產生兩個交點的可能性。也就是說，當檢測框檢測到可能的十字交叉中心點時，檢測框每條邊上的交點最多為兩個。因此，數據初始化時，對每條邊設置兩個數據存儲變量，用于存儲檢測到的候選代表點，即:上水平邊數據存儲變量:Pul(xul, yul)，Pu2 (xu2, yu2)；下水平邊數據存儲變量:Pdl(xdl, ydl), Pd2 (xd2, yd2)；左垂直邊數據存儲變量=P11(xn, yn)，P12 (x12, y12)；右垂直邊數據存儲變量:Prt (xrl, yrl)，Pr2 (xr2, yr2)。并且，所有數據存儲變量的x，y坐標初始值均賦值為“-1”。②確定候選代表點對檢測框四條邊覆蓋的黑像素作如下處理:當黑像素點連續時，說明是粗線條，取連續黑點的中間點作為候選代表點，存儲其位置坐標。對于連續黑點個數為偶數的情況，在檢測框的水平邊上取中間偏右點為代表點，在垂直邊上取中間偏上點作為代表點；當為獨立黑像素點情況時，獨立黑點就是候選代表點，存儲其位置坐標。檢測到的候選代表點按照從I點到2點的順序對初始坐標值進行更新。③確定代表點對候選代表點進行篩選，確定最終的代表點，用于構造單像素線寬的標準直線。分下列幾種情況:(a)本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種粗線型十字圓環標記的圖像檢測方法，其特征在于包括下述步驟：步驟一、對原始圖像進行灰度化、二值化處理，得到二值圖像；其中，標記線條為黑色，背景為白色；步驟二、檢測框為正方形，線寬為一個像素，定義其半邊長為M個像素時，邊長為(2M+1)個像素，檢測框的半邊長比圓環外輪廓半徑大5個像素，圖像原點位于圖像左下角，檢測框的中心點從圖像原點出發，按照從左到右，從下到上的順序依次掃描圖像的所有像素，檢測框中心點的坐標(i,j)為當前被檢測像素在圖像中的位置坐標；步驟三、部分非十字交叉中心點的初步排除與標記中直線線條的單像素化，分為以下幾步：1.檢測框以其中心點依次掃描圖像的所有像素，對檢測框四條邊覆蓋的黑像素情況進行檢測：1）當檢測框中心覆蓋的被檢測像素為白像素時，一定不是要檢測的十字交叉中心點，檢測框移至下一個像素；2）當檢測框中心覆蓋的被檢測像素為黑像素時，有可能是要檢測的十字交叉中心點，此時進一步檢查檢測框四條邊覆蓋的像素情況：（1）當檢測框有一條及一條以上的邊沒有覆蓋到黑像素時，意味著這些邊與標記線條沒有交點，被檢測像素不是十字交叉中心點，檢測框移至下一個像素；（2）當檢測框四條邊都覆蓋有黑像素時，意味著檢測框各邊與標記線條均有交點，被檢測像素可能是十字交叉中心點，此時對檢測框四條邊上的黑像素點進行處理，以確定構造標準直線的代表點，確定用于構造標準直線的代表點的方法由三步構成：①數據初始化，對每條邊設置兩個數據存儲變量，用于存儲檢測到的候選代表點，即：上水平邊數據存儲變量：Pu1(xu1,yu1)，Pu2(xu2,yu2)；下水平邊數據存儲變量：Pd1(xd1,yd1)，Pd2(xd2,yd2)；左垂直邊數據存儲變量：Pl1(xl1,yl1)，Pl2(xl2,yl2)；右垂直邊數據存儲變量：Pr1(xr1,yr1)，Pr2(xr2,yr2)；并且，所有數據存儲變量的x，y坐標初始值均賦值為?1；②對檢測框四條邊覆蓋的黑像素作如下處理：當黑像素點連續時，說明是粗線條，取連續黑點的中間點作為候選代表點，存儲其位置坐標；對于連續黑點個數為偶數的情況，在檢測框的水平邊上取中間偏右點為代表點，在垂直邊上取中間偏上點作為代表點；當為獨立黑像素點情況時，獨立黑點就是候選代表點，存儲其位置坐標；檢測到的候選代表點按照從1點到2點的順序對初始坐標值進行更新；③對候選代表點進行篩選，確定最終的代表點，用于構造單像素線寬的標準直線，分下列幾種情況：（a）若某條邊上只有一個候選代表點，該候選代表點坐標值必定保存于1點中，2點的x，y坐標值仍為﹣1，此時，確定1點為代表點；（b）若某條邊上有兩個候選代表點，兩候選代表點距檢測框中軸線距離不相等，則將距離檢測框中軸線較近點的坐標值保存于1點中，2點坐標值恢復為﹣1，此時，確定1點為代表點；（c）若某條邊上有兩個點，兩交點距檢測框中軸線距離相等，則坐標值分別保存于1點和2點中，此時，確定1點和2點均為代表點；最終，坐標值仍為﹣1的點即是實際中不存在的點，根據1點和2點的坐標值判斷檢測框各邊上代表點的個數，即檢測框與標準直線的交點個數；2.對檢測框四條邊上的交點進行分析，構造單像素線寬的標準直線：（1）當檢測框各邊均有一個交點時，相對邊的交點分別相連構成兩條直線，即為實際直線細化后的線寬為單像素的標準直線，進入步驟四；（2）當檢測框的四條邊均有兩個交點時，說明有四條單像素線寬的標準直線產生，進入步驟四；（3）不滿足以上條件的其他情況下，位于檢測框中心處的被測像素不是要檢測的十字交叉中心點，檢測框移至下一個像素；步驟四、十字交叉中心點識別，分兩種情況進行：1．當標準直線與檢測框各邊有一個交點時，設上、下、左、右四個交點分別為Pu1(xu1,yu1)，Pd1(xd1,yd1)，Pl1(xl1,yl1)，Pr1(xr1,yr1)，檢測框中心所在像素坐標為(i,j)，定義點Pu1，Pd1距檢測框垂直中軸線的距離為|Δxu1|，|Δxd1|；點Pl1，Pr1距檢測框水平中軸線的距離為|Δyl1|，|Δyr1|，其中：Δxu1＝xu1?i,Δxd1＝xd1?i,Δyl1＝yl1?j,Δyr1＝yr1?j對于兩條互相垂直的標準直線，具有性質：Δxu1＝?Δxd1且Δyl1＝?Δyr1設置一距離閾值DELTA，取值范圍為1～3個像素，加入DELTA后，上述性質等效于：(Δxu1·Δxd1≤0)且|Δxu1+Δxd1|≤DELTA且(Δyl1·Δyr1≤0)且|Δyl1+Δyr1|≤DELTA；由此得十字交叉中心點的判別條件變為：當...

【技術特征摘要】

【專利技術屬性】
技術研發人員：齊敏，王強，樊養余，侯曉琴，王毅，呂國云，李珂，
申請(專利權)人：西北工業大學，
類型：發明
國別省市：