[发明专利]基于窗口平移的图像线性目标快速检测算法

说明书

本发明公开了基于窗口平移的图像线性目标快速检测算法，该算法包括以下步骤：初始化移动窗口R、确定移动窗口R中的直线参数对、窗口平移提取新的线性目标和算法性能分析；本发明针对标准霍夫变换的不足，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，以不同分辨率的图像为实验对象，得到实际的时间消耗情况和内存消耗情况与标准霍夫变化的对比，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，减少了算法时间计算复杂度；该方法从算法原理上进行了改进，减少算法运行的时间复杂度，提高了运行效率，提高了实时性和实用性。

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，具体为基于窗口平移的图像线性目标快速检测算法。

背景技术

图像分析和模式识别中，线性目标检测和提取具有重要的现实意义。如在道路监测、隧道监测等成像影像中，裂缝图像具有明显的线性特征，霍夫变换是进行直线检测的一个可靠方法，具有优异的鲁棒性和极佳的抗干扰能力，对图像中的噪音不敏感，能够较好的处理局部遮挡、覆盖等情况；但是由于它要遍历整幅图像所有的像素点，导致时间复杂度和空间复杂度都很高，不利于实时性要求很高的场景；为提高线性目标检测和提取的效率，不少学者已进行了相关研究，如邱桑敏等人的“分而治之”方法，滕今朝等人的“斜率分时查表法”，张国英等人的Freeman链码和Hough变换相结合方法，但存在内存消耗大、计算不便、对线性检测具有局限性等问题，不能有效提高线性目标检测和提取的效率。

为此，我们提出基于窗口平移的图像线性目标快速检测算法。

发明内容

本发明的目的在于提供基于窗口平移的图像线性目标快速检测算法，以解决背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于窗口平移的图像线性目标快速检测算法，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。

如上所述基于窗口平移的图像线性目标快速检测算法，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)，