[发明专利]一种图像边缘识别方法及系统有效

专利信息
申请号: 201811471131.2 申请日: 2018-12-04
公开(公告)号: CN109598737B 公开(公告)日: 2021-01-12
发明(设计)人: 邓立邦 申请(专利权)人: 广东智媒云图科技股份有限公司
主分类号: G06T7/13 分类号: G06T7/13
代理公司: 广州三环专利商标代理有限公司 44202 代理人: 颜希文;宋静娜
地址: 510000 广东省广州市*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 一种 图像 边缘 识别 方法 系统
【权利要求书】:

1.一种图像边缘识别方法,其特征在于,包括如下步骤:

步骤S1,获取各种主体多个不同角度的图像,并使得图像中的主体部分处于图像的中间;对获得的图像进行灰度处理,获得各图像的灰度图,从而得到主体部分各个角度图像的深浅不同的颜色块;从图像的中心点开始,逐步向边缘扩散进行查找,查找出图像中主体各部分对应的深浅色块组合是整体连接的区域,得到主体各部分对应的深浅色块组合组成的连接网;对多张不同的同类主体的图像得到的多个连接网进行分析比较,通过反复训练查找出其中深浅色块组合区域组成的连接网中稳定的特征点进行保留并存储,得到该类主体对应角度的训练集模型;通过反复训练得到每一种主体的每个角度的训练集模型;

步骤S2,获取待进行边缘识别的图像,并对其进行灰度处理;

步骤S3,提取待进行边缘识别的图像的特征点,获得待进行边缘识别的图像中有显著规律的深浅色块组合,比对训练集模型,判断待进行边缘识别的图像中包含的主体的角度;

步骤S4,根据待进行边缘识别的图像中主体的角度,比对训练集模型中对应主体角度的训练集模型,实现边缘识别。

2.如权利要求1所述的一种图像边缘识别方法,其特征在于,于步骤S4中,根据比对结果,从所述待进行边缘识别的图像中主体部分的中心开始向边缘扩散,依次查找出具有显著特征的、互相连接的主体物各部分图像对应的深浅色块组合区域,建立连接网,最后根据连接网网状结构最外层区块的边缘并集,得到所述待进行边缘识别的图像中包含的整个主体物的边缘。

3.如权利要求1所述的一种图像边缘识别方法,其特征在于:于步骤S100中,通过拍摄设备获得各种主体的多个不同角度的图像,并对获得的图像进行裁切或者拍摄时使得主体部分处于图像的中间。

4.如权利要求1所述的一种图像边缘识别方法,其特征在于:于步骤S101中,所述灰度处理可采用如下灰度处理加权平均法公式:

f(i,j)=0.30R(i,j)+0.59G(i,j)+0.11B(i,j)

其中,i、j代表一个像素点在二维空间向量的位置,即第i行,第j列。

5.一种图像边缘识别系统,其特征在于,包括:训练集模型建立单元、待进行边缘识别图像获取处理单元、角度确定单元以及边缘识别单元;

所述训练集模型建立单元,用于获取各种主体多个不同角度的图像,通过反复训练,查找出针对各个不同主体的各个角度图像中的有显著规律的深浅色块组合,得到每个主体各个角度对应的训练集模型;其中,所述训练集模型建立单元包括:图像获取单元,用于获取各种主体多个不同角度的图像,并使得图像中的主体部分处于图像的中间;灰度处理单元,用于对获得的图像进行灰度处理,获得各图像的灰度图,从而得到主体各个角度图像的深浅不同的颜色块;训练集模型训练获取单元,用于从图像的中心点开始,逐步向边缘扩散进行查找,查找出该图像中主体各部分对应的深浅色块组合是整体连接的区域,得到主体各部分对应的深浅色块组合组成的连接网;对多张不同的同类主体的图像得到的多个连接网进行分析比较,通过反复训练查找出其中深浅色块组合区域组成的连接网中稳定的特征点进行保留并存储,得到该主体对应角度的训练集模型;通过反复训练得到每一种主体的每个角度的训练集模型;

所述待进行边缘识别图像获取处理单元,用于获取待进行边缘识别的图像,并对其进行灰度处理;

所述角度确定单元,用于提取待进行边缘识别的图像的特征点,获得待进行边缘识别的图像中有显著规律的深浅色块组合,比对训练集模型,判断待进行边缘识别的图像中包含的主体的正侧面角度;

所述边缘识别单元,用于根据待进行边缘识别的图像中主体的角度,比对训练集模型中对应主体角度的训练集模型,实现边缘识别。

6.如权利要求5所述的一种图像边缘识别系统,其特征在于:所述边缘识别单元根据比对结果,从所述待进行边缘识别的图像中主体部分的中心开始向边缘扩散,依次查找出具有显著特征的、互相连接的主体物各部分图像对应的深浅色块组合区域,建立连接网,最后根据连接网网状结构最外层区块的边缘并集,得到所述待进行边缘识别的图像中包含的整个主体物的边缘。

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