[发明专利]基于向量内积的骨架提取方法

权利要求书

1.基于向量内积的骨架提取方法，包括以下步骤：

(1)输入一幅二值图像，通过欧氏距离变换，构造每个内部像素点的边界向量；

(2)计算每个内部像素点的边界向量与其8-邻域各点的边界向量的内积值，通过比较内积值符号的变化情 况，确定候选骨架点，并要求其与边界点的距离必须在1个像素以上，以克服边界扰动的影响；

(3)对分支骨架中离散各点进行回归分析，基于回归分析结果，做延伸处理操作，最终得到连通、完整的 骨架线。

2.如权利要求1所述的基于向量内积的骨架提取方法，其特征在于，通过所述步骤(1)中的距离变换操作 能够获得二值图像中目标点与背景点之间的最短距离及最近边界点的位置信息，分别记录在矩阵D和矩阵 L中；D中的非0元素即为目标点，其位置信息记为P_goal(x_goal,y_goal)，再通过除法、取余运算，将L中元 素转化为边界点的位置信息，记作P_edge(x_edge,y_edge)，由目标点指向边界点的边界向量记作 其中x_vector＝x_edge-x_goal，y_vector＝y_edge-y_goal。

3.如权利要求1所述的基于向量内积的骨架提取方法，其特征在于，所述步骤(2)的候选骨架点的确定过 程如下：计算每个内部像素点的边界向量与其8-邻域各点的边界向量的内积值，比较在水平、垂直、主对 角线、副对角线4个方向上内积值符号的变化情况；内积值符号由正变为非正(或由负变为非负)的次数 记为Flag，若在至少3个方向上内积值的符号出现变化，即Flag≥3，并且与边界点的距离在1个像素 以上，即D(i,j)＞1，则将该点视作候选骨架点。

4.如权利要求1所述的基于向量内积的骨架提取方法，其特征在于，所述步骤(3)的基于回归分析进行骨 架延伸的过程为：图像的主骨架线记为LT_main，各分支骨架线记为LT_i(i＝1,2....N)，分别计算 LT_i与LT_main之间的最短直线距离，记作Dis_i；再计算邻近分支骨架区域LT_i与LT_(i+1) 之间的最短直线距离，记作Dis_near_i，按照邻近原则的要求，确定分支骨架线的延伸方向：

(1)若Dis_i≤Dis_near_i，则将该分支骨架线延伸到主骨架线上；

(2)若Dis_i＞Dis_near_i，则将不同分支骨架中的离散点分别按照标准公式构建回归方程 再依据斜率关系，判定分支骨架的连接方式：若斜率符号一致，则将两邻近分支骨架线连接， 否则该分支骨架与主骨架连接。