[发明专利]基于窗口平移的图像线性目标快速检测算法

权利要求书

1.基于窗口平移的图像线性目标快速检测算法，其特征在于：该算法按照从局部到整体的检测顺序，先由窗口内的像素点确定直线参数，然后检测直线所属窗口区域之外的其它非零像素点，完成一次检测后，让窗口有规律性的平移遍历整幅图像，迭代检测和提取所有线性目标，主要包括以下三个层面：

基于窗口平移的线性目标提取方法：通过窗口有规律性的平移，该算法只计算窗口内的直线有效参数对，然后通过区域生长确定属于该直线的其他像素点；

移动窗口的建立并选定初始窗口：根据分辨率精度要求，初始化移动窗口尺寸，假定窗口R的尺寸为r×r；

移动窗口的平移：初始窗口选定后，首先计算窗口内的直线参数，进而检测直线上在窗口区域之外的其他非零像素点，提取线性目标，然后平移窗口到新的位置，每次水平向右平移r个像素，窗口移动到新的位置后重复直线检测操作，当窗口平移到图像的右边缘时，窗口返回图像最左侧，向下垂直平移r个像素，转到新的位置检测直线，然后继续水平向右平移，直至遍历整个图像区域。

2.根据权利要求1所述的基于窗口平移的图像线性目标快速检测算法，其特征在于，该算法的具体步骤如下：

步骤1：初始化移动窗口R，尺寸大小为r×r；

步骤2：确定移动窗口R中的直线参数对：根据几何学原理，平面上不同的两点唯一确定一条直线，因此，在图像空间中，取不同的两个非零点A和B，则根据式(2)可以测算出表示直线AB的参数对(ρ_AB,θ_AB)，

对窗口R区域中的任意2个非零点，计算其所属直线的参数对(ρ,θ)，设ρ的偏差范围为δρ，θ的偏差范围为δθ，统计每个参数区间(ρ+δρ,θ+δθ)中参数的个数N_i。设定阈值L_r，找出N_i大于L_r的参数对(ρ,θ)集合M，即：对若满足(ρ_i+δρ,θ_i+δθ)中参数对个数大于阈值L_r，则(ρ_i,θ_i)∈M；

步骤3：区域生长查找窗口R之外所属直线的像素点：对集合M中的每一个参数对(ρ_i,θ_i)，即取满足参数对的任意一点I(x_i,y_i)，在窗口R之外的图像区域，检测每一个非零点J(x_j,y_j)，对点J，取θ_j＝θ_i，计算ρ_j，判断J是否属于直线(ρ_i,θ_i)，若属于，则标记J点及其所属直线(ρ_i,θ_i)，之后置J点为0，检测完毕后，输出直线(ρ_i,θ_i)上所有点，置窗口区域中满足(ρ_i,θ_i)的点置零；

步骤4：窗口平移提取新的线性目标：检测提取完当前窗口R中的线性目标后，根据平移规则，窗口平移到下一个新的位置，执行步骤2和步骤3，直到窗口平移遍历完整个图像区域，查找到图像中的所有线性目标；

步骤5：算法性能分析：性能分析包括时间复杂度分析和空间复杂度分析，实验采用MATLAB 7.0平台开发，硬件条件：CPU为Intel(R)Core(TM)，主频2.66GHz，内存2GB。