[发明专利]一种用于对抗手机摄像头重采样的线条检测处理方法

权利要求书

1.一种用于对抗手机摄像头重采样的线条检测处理方法，其特征在于，包括有如下步骤：

步骤S1，获取待检测的图像；

步骤S2，对待检测的图像进行预处理，将待检测的图像转化为二值化边缘图像，以显示出待检测图像的特征纹理；

步骤S3，优化参数遍历范围；参数遍历范围优化的过程包括：先对待检测图像进行一次模糊定位，将模糊P点定位出来，随后作出一个合理假设：直线或曲线真实的P点位于模糊P点周边的一定范围内，从而实现对算法遍历参数的优化；

步骤S4，利用相应的贝塞尔曲线公式遍历已知的数个控制点的坐标，得出多个线条的积分像素密度值；

步骤S5，利用预设的像素微积分算子对多个线条的积分像素密度值进行微分运算，然后找出最大积分像素密度值；

步骤S6，得到一条或多条线条的像素坐标；

当所述线条为直线时，所述步骤S4中，利用一阶贝塞尔曲线方程表达直线B₁：

B₁(t)＝(1-t)P₀+tP₁,t∈[0,1]；

其中，P₀和P₁为已知的2个控制点，t是范围在[0,1]之间的比例，利用参数P₀、P₁、t，基于一阶贝塞尔曲线方程得出像素直线，设定P₀的坐标为(x₀,y₀)，P₁的坐标为(x₁,y₁)，P_t的坐标为(x_t,y_t)，P_t的坐标方程如下：

x_t＝(1-t)x₀+tx₁；

y_t＝(1-t)y₀+ty₁；

将上述方程的t参数化后得到：

将上述方程相互代入，得出直线的两点式方程：

直线像素微积分的运算过程中，在图像中不断遍历P₀和P₁坐标，对得到的直线进行像素积分，计算得出直线的积分像素密度值；

当所述线条为抛物线时，所述步骤S4中，利用二阶贝塞尔曲线来表达抛物线B₂：

B₂(t)＝(1-t)²P₀+2t(1-t)P₁+t²P₂，t∈[0，1]；

其中，P₀、P₁、P₂为已知的3个控制点，t是一个范围在[0，1]之间的比例，通过参数P₀、P₁、P₂、t，根据二阶贝塞尔曲线的数学特性，随着t的变化，永久保持下述方程，进而得出抛物线B₂(t)：

设定P₀的坐标为(x₀，y₀)，P₁的坐标为(x₁，y₁)，P₂的坐标为(x₂，y₂)，P_t的坐标为(x_t，y_t)，则P_t的坐标方程为：

x_t＝(1-t)²x₀+2t(1-t)x₁+t²x₂；

y_t＝(1-t)²y₀+2t(1-t)y₁+t²y₂；

抛物线像素微积分的运算过程中，在图像中不断地遍历P₀、P₁、P₂坐标，对得到抛物线进行积分，计算出多个抛物线积分像素密度值，然后对所有的积分像素密度值进行微分处理，找出一个或多个最大积分像素密度差；

当所述线条为三阶贝塞尔曲线时，所述步骤S4中，三阶贝塞尔曲线方程如下：

B₃(t)＝P₀(1-t)³+3P₁t(1-t)²+3P₂t²(1-t)+P₃t³，t∈[0，1]；

其中，P₀、P₁、P₂、P₃为已知的4个控制点，t是一个范围在[0，1]之间的比例，通过参数P₀、P₁、P₂、P₃、t，基于三阶贝塞尔曲线方程处理得出三阶贝塞尔曲线，根据三阶贝塞尔曲线的数学特性，随着t的变化，永久保持如下方程，进而得出相应的三阶贝塞尔曲线B₃(t)：

设定P₀的坐标为(x₀，y₀)，P₁的坐标为(x₁，y₁)，P₂的坐标为(x₂，y₂)，P₃的坐标为(x₃，y₃)，P_t的坐标为(x_t，y_t)，则P_t的坐标方程表示为：

x_t＝x₀(1-t)³+3x₁t(1-t)²+3x₂t²(1-t)+x₃t³；

y_t＝y₀(1-t)³+3y₁t(1-t)²+3y₂t²(1-t)+y₃t³；

三阶贝塞尔曲线像素微积分的运算过程中，在图像中不断地遍历P₀、P₁、P₂、P₃点的坐标，对得到的曲线进行积分运算，计算出多个积分像素密度值，然后对所有的积分像素密度值进行微分，找出一个或多个最大积分像素密度差。