[发明专利]一种鲁棒的视觉区域自动划分标注的方法

说明书

本发明公开了一种鲁棒的视觉区域自动划分标注的方法、所述方法先利用傅里叶极对数坐标相关法求得待匹配图像和参考图像之间的旋转角度和缩放比例，得到初步匹配图像，进而再利用二次匹配的方法对每个区域做进一步的匹配，从而得到最终的匹配图像。本发明所提供的鲁棒的视觉区域自动划分标注的方法，不论光照变化或者相机高度、角度变化，只要相机拍摄区域包括感兴趣区域，则可实现自动识别对应区域轮廓；针对旋转、缩放、平移、噪声以及光强变化的鲁棒性很高。通过二次匹配提高了图像提取的精度。此外，本发明能够自动的启动自动标注，大大的提高了用户体验。

【技术领域】

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种视觉区域自动划分标注的方法。

【背景技术】

在安防、娱乐等领域,存在着基于摄像机对特定区域进行视觉监测的需求。以下以监控棋牌游戏为例进行说明。在棋牌游戏中，需监测棋牌是否放置在关注的区域内，并监控该区域变化，其他区域无需关注。因此,需对摄像机拍摄区域下的有效部分进行分割，做检测、识别等处理时只需针对该区域进行处理即可，减少不必要的计算。在安装摄像机时，需对每一个摄像机所成画面进行对应的区域划分。目前固定视野的区域划分方法，通常采用矩形框标注、记录关注区域。标注工作比较麻烦，且不适用于不规则区域标注，在摄像机与检测区域的位置有相对偏移时，该方法无法正常工作。也有基于特征点匹配定位轮廓的方法，这种方法对光照、噪声、旋转和缩放的鲁棒性不强若进行人工划分、费时费力，由此可见，如何提高划分效率是本领域技术人员亟待解决地问题。本发明通过事先拍摄的一张感兴趣区域图片，并记录其轮廓点信息，随后，不论光照变化或者相机高度、角度变化，只要相机拍摄区域包括感兴趣区域，则可实现自动识别对应区域轮廓；针对旋转、缩放、平移、噪声以及光强变化的鲁棒性很高。此外，本发明不仅适用于图像识别、检测过程中对选定特定区域进行处理，也可应用于给定图像坐标快速获取所属哪个区域并显示该区域。通过二次匹配提高了图像提取的精度。此外，本发明能够自动的启动自动标注，大大的提高了用户体验。

【发明内容】

为了解决现有技术中的上述问题，本发明提出了一种鲁棒的视觉区域自动划分标注的方法，所述方法包括：

步骤S1：读取参考模板图像；

步骤S2：获取待匹配图像；

步骤S3：计算参考模板图像IMG1的傅里叶变换值F1(u，v)，对傅里叶变换值F1(u，v)做移中操作得到第一移中操作结果FS1(u，v)；

步骤S4：计算待匹配图像IMG2的傅里叶变换值F2(u，v)，对傅里叶变换值F2(u，v)做移中操作得到第二移中操作结果FS2(u，v)；

步骤S5：对第一移中操作结果FS1(u，v)做二阶巴特沃斯高通滤波得到第一滤波结果F1‘(x,y)；

步骤S6：对第二移中操作结果FS2(u，v)做二阶巴特沃斯高通滤波得到第二滤波结果F2‘(x,y)；

步骤S7：将第一滤波结果F1‘(x,y)变换到极对数坐标下得到第一变换结果F1“(r,p)，其中：r为半径，p为角度，m为幅度尺度参数；r＝m×log[sqrt(x²+y²)]，p＝atan(y/x)；F1“(r,p)图像的宽度和高度分别为polarCol，polarRow，其中polarCol＝polarRow＝max(M,N)，max(M,N)为取M和N中的最大数；

步骤S8：将第二滤波结果F2‘(x,y)结果变换到极对数坐标下得到第二变换结果F2“(r,p)，其中：r为半径，p为角度，m为幅度尺度参数；r＝m×log[sqrt(x²+y²)]，p＝atan(y/x)；其中：F2“(r,p)图像的宽度和高度分别为polarCol，polarRow，其中polarCol＝polarRow＝max(M,N)，max(M,N)为取M和N中的最大数；