[发明专利]一种基于图像轮廓Freeman链码的角点特征提取方法

权利要求书

1.一种基于图像轮廓Freeman链码的角点特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤：

A．缩放图像，对图像进行预处理；

B．提取物体的二值图像，再提取物体二值图像中面积最大的闭合轮廓，即物体的外轮廓；

C．采用轮廓曲线的多边形近似算法提取物体外轮廓的多边形近似轮廓，以此代替原始轮廓；

D．将多边形轮廓用Freeman链码进行编码，得到多边形轮廓的Freeman链码表示；

E．计算轮廓上各点的一阶差别码；

F．根据一阶差别码的值初步判定角点，得到确定的局部角点和可疑点；

G．计算可疑点的曲率，用一个较小的曲率阈值筛选可疑点，筛选后的可疑点作为可能的局部角点；

H．筛选步骤G中找出的可能的局部角点；

I．将步骤F中确定的局部角点与步骤H中筛选出的可能的局部角点合在一起进行筛选，得到多边形轮廓的所有局部角点；

J．顺次连接局部角点，得到一个由局部角点作为顶点组成的多边形，根据该多边形各顶点处的角度大小，筛选步骤I中提取出的局部角点，筛选的结果为角点；

K．用一个较大的曲率阈值筛选步骤J中提取出的角点，筛选的结果作为多边形轮廓上最终提取到的角点；

L．将每个多边形轮廓上的角点，对应还原到原始轮廓上与这个角点距离最近的点，还原后的点为最终提取结果，从而将多边形轮廓的提取结果还原到原始轮廓上。

2.根据权利要求1所述的一种基于图像轮廓Freeman链码的角点特征提取方法，其特征在于：所述步骤A具体为将图像的短边长度缩放至固定长度y，并保持新图的长宽比与原始图像相同，若新图的长宽比大于设定的最大长宽比x，则将新图的长宽比设为设定的最大长宽比x，所述x的取值范围为3.5≤x≤5.0，y的取值范围为100≤y≤150；

所述步骤B中采用图像分割算法提取物体的二值图像以及采用轮廓提取算法提取物体二值图像中面积最大的闭合轮廓。

3.根据权利要求1所述的一种基于图像轮廓Freeman链码的角点特征提取方法，其特征在于：所述步骤C中，多边形近似轮廓与原始轮廓的误差距离保持在z个像素之内，所述z的取值范围为5.0≤z≤10.0。

4.根据权利要求1所述的一种基于图像轮廓Freeman链码的角点特征提取方法，其特征在于：所述步骤D具体包括以下步骤：

d1．采用8-Freeman链码，所述8-Freeman表示相邻两像素连线的八种可能方向值，用a_i表示由轮廓第i个点指向第i+1个点的方向链码，则：

，

最终多边形表示为a_i的有序集合；

d2．设定目标的轮廓曲线为8连接的数字化封闭曲线，以轮廓最上方的点作为起始点开始逆时针方向搜索编码，即得到多边形轮廓的Freeman链码表示。

5.根据权利要求1所述的一种基于图像轮廓Freeman链码的角点特征提取方法，其特征在于：所述步骤E中，一阶差别码计算公式如下：

，

其中，d_i表示轮廓上第i个点的差别码，由此得到差别码的值分别为0，1，2，3或4。

6.根据权利要求5所述的一种基于图像轮廓Freeman链码的角点特征提取方法，其特征在于：所述步骤F中，判定局部角点的准则如下：

准则1：如果d_i=0或 4，则i点不是局部角点；

准则2：如果d_i=3，则i点是局部角点；

准则3：如果d_i=1或2，则i点为可疑点。