[发明专利]基于梯度方向约束的边缘跟踪直线段快速检测装置及方法

权利要求书

1.一种基于梯度方向约束的边缘跟踪直线段快速检测方法，其特征在于，包括：

（1）获得图像的单像素的边缘点；

（2）根据梯度的约束，当且仅当搜索到的相邻边缘点的梯度切向与已经跟踪到的直线段的延伸方向的差值小于阈值时才对相邻边缘点进行连接，获得直线段；包括：线段的延伸方向角在边缘跟踪过程中使用如下公式进行估计

式中，G_i为第i个点的梯度幅值，θ_i为第i个点的梯度切向角，若记G_i^x和G_i^y分别为第i个点的横向和纵向的梯度值，则有

每连接一个新的边缘点，就重新估计一次线段延伸方向，直到不再有新的满足方向条件的边缘点为止；

（3）对得到的初始直线段，即边缘段，求出其两个端点间的距离l与边缘段上的各点到连接两个端点的直线间的最大距离d之间的比值，该比值表征该边缘段作为直线的显著程度，判断该边缘段是否应作为曲线段而被分割为多个直线段；如果在距离连接两个端点的直线最远处将边缘段断开得到的两个边缘段中任何一个比原边缘更为显著则执行该分割；重复进行以上步骤，直到分割后不能得到更为显著的边缘段，或者分割后所得的两个边缘段所包含的像素数量均小于设定的阈值TL；以及

（4）进行直线段判定，剔除虚假直线段。

2.如权利要求1所述的基于梯度方向约束的边缘跟踪直线段快速检测方法，其特征在于，所述（1）进一步包括：

（1.1）采用7×7的高斯核对图像进行平滑滤波，然后采用3阶Sobel算子进行梯度计算；

（1.2）得到图像梯度后，进行阈值化处理以得到图像中仅包含边缘信息的像素集合，剔除小梯度幅值点，

式中：ρ为梯度幅值阈值，q为在256级灰度量化中可能带来的最大灰度级误差，τ表示允许的梯度方向最大误差，所有梯度幅值小于该阈值的图像点在后续的处理过程中被忽略；

（1.3）对得到的结果沿梯度方向进行非极大值抑制处理以得到细化的边缘，经过非极大值抑制，仅有那些在自己梯度方向上是局部最大值的像素点被保留下来，其余的像素点将被剔除，得到单像素的边缘。

3.如权利要求1所述的基于梯度方向约束的边缘跟踪直线段快速检测方法，其特征在于，所述（2）进一步包括：

对梯度幅度值进行伪排序，以选择种子点：在0和最大梯度幅值之间等间隔的划分若干个等级，每个像素根据其对应的梯度幅值分类到这些等级之中，伪排序完成之后，种子点从梯度值最高的等级开始选择，依次往下，直至遍历所有等级。

4.如权利要求1所述的基于梯度方向约束的边缘跟踪直线段快速检测方法，其特征在于，所述（4）进一步包括：

统计候选直线段上相位方向和所拟合的直线方向近似垂直的边缘点数量，虚假直线段的剔除转化为判断其是否为非结构的背景噪声假设下的例外；为每条直线段选择一个局部背景区域，即直线支撑区域，该区域选择为矩形，矩形的中心选择为线段上所有点的加权平均，主方向为所有点的加权分布的协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量所在的方向，其中每个点的权值为其梯度幅度，矩形的长度和宽度分别选择为使矩形刚好能够完全覆盖对应线段上所有的点时的值，此外，计算出的矩形中心和主方向也作为沿矩形主方向通过其中心的直线段的拟合结果。