[发明专利]从图像估计消失点的方法和装置、计算机程序及其存储介质

权利要求书

1.一种用于从图像检测消失点的方法，包括：

用于将图像划分成小片的划分步骤；

用于检测每片的局部方向的第一检测步骤；

用于根据在第一检测步骤中检测出的局部方向组合方向线束的直线的组合步骤；和

用于根据在所述组合步骤中组合的方向线束的直线计算至少一个消失点的第一计算步骤。

2.按照权利要求1的用于从图像检测消失点的方法，进一步包括用于从组合步骤中组合的每束方向线束的直线中删减噪声线的第一删减步骤，并且其中第一计算步骤根据噪声线删减的方向线束计算消失点。

3.按照权利要求1或2的用于从图像检测消失点的方法，其中用于检测每片的局部方向的第一检测步骤基于局部频谱分析。

4.按照权利要求3的用于从图像检测消失点的方法，其中用于检测每片的局部方向的第一检测步骤包括：

用于以频谱滤波器预处理小片的预处理步骤；

用于通过FFT计算小片的频谱的第二计算步骤；

用于自适应地删减在第二计算步骤中获得的频谱的第二删减步骤；和

用于通过独立分量分析估计局部方向的估计步骤。

5.按照权利要求4的用于从图像检测消失点的方法，其中预处理步骤中使用的频谱滤波器是汉宁滤波器。

6.按照权利要求4的用于从图像检测消失点的方法，其中在第二删减步骤中，通过删除直流分量并且只保留前n个最大的频谱分量删减频谱，n等于模板尺寸。

7.按照权利要求4的用于从图像检测消失点的方法，其中用于通过独立分量分析估计局部方向的估计步骤包括：

用于将频谱图像置中心的置中心步骤；

白化步骤，用于搜索变换V使得s.t.Y＝VX对于频谱图像X是白的，这里V=Λ12ΘT,]]>其中频谱图像上每个点具有两个坐标x和y，并且每个点的频谱值定义为该采样点概率p，C_x是X的协方差，A是C_x的特征值，并且Θ是C_x的列特征向量；和

用于最大化目标函数以便确定局部方向的最大化步骤。

8.按照权利要求4的用于从图像检测消失点的方法，其中对于二维频谱图像X，用于通过独立分量分析估计局部方向的估计步骤包括步骤：

寻找θ用于R=cosθ-sinθsinθcosθ,]]>其中θ∈[-45°，45°]，使得非高斯值κ(x)＝E[X⁴]-3(E[X²])²最大；和

计算A＝(RV)^-1，其中A的列向量表示两个独立方向。