[发明专利]一种从高到低扫描一维投影图分割目标的方法

说明书

本发明公开了一种从高到低扫描一维投影图分割目标的方法，其首先将投影图从最大值向最小值扫描，定位出低洼区域和峰值区域，再按任务的特征判别低洼区域和峰值区域是否是合理的目标，或者低洼区域和峰值区域经过合并是否是合理的目标。这种方法能准确定位出投影图中所有的低洼区域和峰值区域，同时能按具体任务设计判定条件，判断低洼区域和峰值区域是否是目标。

技术领域

本发明涉及目标分割技术领域，具体涉及一种从高到低扫描一维投影图分割目标的方法。

背景技术

在图、表、文混排版面分析时，需要从表图像中定位表格线，也需要从图像行中切割出文字。汽车辅助驾驶时，也要从道路图像中检测出车道线时。这些问题一般采用投影法，将图像累加投影成一维数据，再从中分割目标，定位到目标的位置。但是在投影图中分割目标时，还没有效果较好的方法。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种从高到低扫描一维投影图分割目标的方法。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种从高到低扫描一维投影图分割目标的方法，包括如下步骤：

S1、找到对一维投影图数据D的最大值、最小值和阶梯值；

将一维数据D升序排列为D’，计算D’的前向差分为D’_d；则，D’中的第一个值作为最小值V_e，最后一个值作为最大值V₁；D’_d中的最小值为阶梯值V_s；

S2、从高到低扫描一维投影图，在数据D中查找低洼区域，并将找到的低洼区域记录在低洼区域数组里；

S2.1、在开始时间，只有最大值一个峰V₁，有1或者两个低洼区域；从第一个峰开始下降，每次下降V_s，直到遇到第二个峰，第二个峰会分割所在的低洼区域为两个低洼区域；

S2.2、在当前下降区域(V_i,V_i+1)如果遇到新的峰，新峰值将峰值所在的原低洼区域裁成1-2个新的低洼区域，将原低洼区域去除，将新产生的低洼区域记录在低洼区域数组里；

S2.3、如此迭代，直到到达最小值V_e；

S3、分割低洼区域和峰值区域；

S3.1、找到低洼区域的最小值；

S3.2、找到低洼区域的左边最大值和右左边最大值，左边最大值为左边界，右左边最大值为右边界；

S3.3、求取左边界、右边界内的D’_d负最小值、正最大值，以此位置为低洼区域的新左边界、新右边界；

S3.4、从新左边界向右，找到满足条件的点为新左边界S_l；

D_i<D_i-1&(D_i<D_i+1|(D_i＝D_i+n&D_i+n<D_i+n+1))

式中，D_i为当前点，D_i-1为当前点左边点，D_i+1为当前点右边第1个点，D_i+n为当前点右边第n个点，D_i+n+1为当前点右边第n+1个点；

S3.5、从新右边界向左，找到满足条件的点为新右边界S_r；