[发明专利]一种线阵图像中的目标轮廓检测方法

权利要求书

1.一种线阵图像中的目标轮廓检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1，采用滑窗对原始图像进行压缩处理，得到压缩后的图像；

其中压缩方式为：以滑窗内的图像为中心图像块，计算该中心图像块与周围邻域图像块的图像对比度，得到中心图像块的对比度；遍历整幅图像，得到各中心图像块的对比度，用各对比度代替对应中心图像块的图像灰度值，完成原始图像压缩；其中周围邻域图像块尺寸与滑窗尺寸一致，滑窗步长为窗口长度的一半；

所述步骤1中，基于图像灰度值计算图像对比度；所述图像对比度计算方式为：

首先进行滑窗操作，获得滑窗下图像块的图像灰度均值，遍历整幅图像，得到各个图像块的图像灰度均值；

再次进行滑窗操作，根据滑窗下图像块的图像灰度最大值与其邻域图像块的图像灰度均值进行图像对比度计算，得到该中心图像块的对比度；

步骤2，首先基于压缩后的图像计算潜在目标位置；

然后在计算出的潜在目标位置范围内，采用“视觉放大器”原理对压缩后的图像进行目标轮廓检测；

所述步骤2中的目标轮廓检测中，若存在多目标毗连，则采用以下方式进行毗连分割：

判断有无相邻完整边缘线：

(a)，有就根据该相邻完整边缘线补全平行四边形，完成目标分割；

(b)，没有就把不完整边缘线延长至第一个相交的轮廓线或延长线，将在补全后的边缘线中判断有无相邻完整边缘线，有就根据该相邻完整边缘线补全平行四边形，完成目标分割，没有就重复执行步骤(b)，直至完成所有目标分割；

其中所述完整边缘线为其两条邻边朝向同一方向延伸；不完整边缘线为其两条邻边朝向不同方向延伸。

2.如权利要求1所述的一种线阵图像中的目标轮廓检测方法，其特征在于，所述步骤2中，将步骤1生成的压缩后的图像进行二值化处理，求出潜在目标位置。

3.如权利要求2所述的一种线阵图像中的目标轮廓检测方法，其特征在于，基于自适应阈值进行二值化处理，所述自适应阈值为：

T(x,y)＝m(x,y)+k·σ(x,y) (6)

式中，(x,y)为图像像素点坐标，m(x,y)为点(x,y)邻域范围内图像灰度平均值，σ(x,y)为点(x,y)邻域范围内图像灰度标准差，k选取范围为10～15。

4.如权利要求2所述的一种线阵图像中的目标轮廓检测方法，其特征在于，完成所有目标分割后，对分割后的图像进行亚像素边缘提取、亚像素目标质心提取以及假目标甄别，实现识别定位。

5.如权利要求4所述的一种线阵图像中的目标轮廓检测方法，其特征在于，所述边缘提取方式为：系统性地扫描图像直到遇到连通区域的一个点，以该点为起始点，跟踪该连通区域的轮廓，标记边界上的像素，当轮廓完整闭合，完成一次轮廓提取，扫描回到上一个位置，直到再次发现新的连通区域。

6.如权利要求1所述的一种线阵图像中的目标轮廓检测方法，其特征在于，在对原始图像压缩处理前将图像灰度反转，然后再进行压缩处理。