CN107463939A - 一种图像关键直线检测方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种图像关键直线检测方法，包括图像预处理、直线检测和关键直线判断三个部分。本发明利用拆分法结合最小二乘法进行直线检测，算法效率和精准度较高，同时本发明先利用K‑means算法先进行直线聚类，再根据类别直线总长度和直线长度找到图像关键直线，有效提高了直线检测的准确率，本发明为进一步目标定位、分析、识别等过程提供保障。
Description
技术领域
本发明涉及一种图像关键直线检测方法，具体是一种基于直线检测和聚类的图像关键直线检测方法。
背景技术
图像关键直线检测方法是对图像中占比最多的直线进行检测，包括了图像预处理、直线检测和关键直线判别三个部分，为进一步目标定位、分析、识别等过程提供条件。目前直线检测的算法较为成熟，主要可以分为两类基于Hough变换的直线检测方法和基于链码的直线检测方法。
基于Hough变化的直线检测方法是一种全局性的方法，它的优点是具有较强的抗干扰能力，缺点是计算量比较大，同时对于存在一定弯曲现象的直线检测效果较差，容易发生误检、漏检。针对基于Hough变化的直线检测方法的不足，很多学者提出了改进的Hough直线检测方法，如周云燕(基于RHT-LSM直线检测方法的研究[J].光电工程,2007,34(01):55-58)结合随机Hough变换和最小二乘法进行直线检测，通过使用随机Hough变换改善了传统Hough变化方法的性能，通过利用最小二乘法改善了Hough变换检测微弯曲直线的能力，但该方法的前提是Hough变换能先定位出目标直线的大致位置，再以最小二乘法进行修正，因此没有克服Hough方法漏检的问题；乔寅骐(基于最小二乘修正的随机Hough变换直线检测[J].计算机应用,2015,35(11):3312-3315)提出了一种基于ρ-θ域最小二成拟合修正的随机Hough变换的直线检测方法，该方法改善了Hough直线检测对标准直线的误检、漏检的情况，但是还是不能保证对微弯曲的直线的检测效果。
基于链码的直线检测方法首先提取出目标边界的链码，然后对得到的链码进行迭代分析确定直线，方法的优点是直线检测精准度高，但容易陷入局部最优，导致找到的直线过短，同时算法的复杂性较高。如鲁光泉(基于链码检测的直线段检测方法[J].计算机应用,2006,32(14):1-3)和裘镇宇(基于Freeman链码的边缘跟踪算法及直线段检测[J].微型电脑应用,2008,24(1):17-20)通过迭代找到满足分割要求的角点，进而进行曲线分割，两种方法的角点判别方法有所区别，同时对于链码方法容易陷入局部最优的问题也进行不同的改善，但算法复杂性问题还是存在。
而本发明采用的是基于拆分的直线检测方法，与基于链码的直线检测方法类似，也需要找到角点进行曲线分割，不同的是本发明的方法不需要对所有点进行角点判别，算法效率上更优，同时也不存在局部最优的问题。在此基础上，本发明再通过改进的K-means聚类方法对检测出来的直线根据角度进行聚类，并根据一定的筛选策略确定图像中的关键直线。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述技术问题，本发明提出了一种图像关键直线检测方法，本发明所述方法包括图像预处理、直线检测、关键直线筛选三个部分。其中，图像预处理过程通过滤波和Canny边缘检测方法得到窗角图像的边缘图；直线检测过程首先得到图像中的曲线集，然后通过拆分法对所有曲线进行拆分，得到满足直线约束的曲线集，最后通过最小二乘直线拟合法拟合得到直线集；关键直线筛选过程首先利用改进的K-means方法将所有直线根据角度进行聚类，然后筛选出直线总长度最长的直线集为关键直线所在集合，并选取集合中长度最长的线段为最终的关键直线。
本发明具体包括如下步骤：
步骤1：将原始图像缩放为宽、高分别width和height的图像D；
步骤2：对图像D进行高斯滤波和Canny边缘检测操作，得到边缘图D1，图像D1的边缘点集合为B＝{bi|i＝0,1,…,NB-1}，bi表示图像D1上的边缘点，且点bi的横坐标和纵坐标分别记作bi.x,bi.y，NB表示集合B中元素的个数；
步骤3：得到图像D1中的曲线集C，具体步骤为：
步骤3.1：若集合B中存在满足PN(bk)∈{20,21,…,27,20+21,21+22,…,27+20}的点bk，则将bk确定为一条新曲线Cz的起始点，初始化曲线Cz＝{bk}，将点bk从集合B中剔除，转步骤3.2；否则，转步骤4；其中PN(bk)表示点bk的八邻域值，根据公式(1)计算得到；
其中，E(x,y)表示集合B中是否存在坐标为(x,y)的点，若存在则E(x,y)＝1，否则E(x,y)＝0；
步骤3.2：若PN(bk)∈{20,21,…,27,20+21,21+22,…,27+20}，则转步骤3.3；否则，若NCz＞α，将Cz加到曲线集C中，转步骤3.1；若NCz≤α，则不保留曲线Cz，直接转步骤3.1，其中，NCz表示曲线Cz的长度，α为预先设定的最小曲线长度；
步骤3.3：若PN(bk)∈{20,21,…,27}，则找到集合B中坐标满足|bt.x-bk.x|+|bt.y-bk.y|≤2的点bt，令bk＝bt，确定bk为曲线Cz上的点，令Cz＝Cz∪{bk}，并将点bk从集合B中剔除，转步骤3.2；否则若PN(bk)∈{20+21,21+22,…,27+20}，找到集合B中坐标满足|bt.x-bk.x|+|bt.y-bk.y|＝1的点bt，令bk＝bt，确定bk为曲线Cz上的点，令Cz＝Cz∪{bk}，将点bk从集合B中剔除，转步骤3.2；
步骤4：拆分曲线集C中所有满足σ≥0.4的曲线Ci，σ为曲线Ci的直线拟合误差，根据公式(2)计算，根据拆分得到的所有子曲线构建新的曲线集L，剔除曲线集L中曲线长度小于α的曲线；
曲线的拆分规则为：根据曲线两个端点构建直线h，找到曲线上距离直线h最远的点，将其作为拆分点将曲线拆分为两条子曲线，并不断递归拆分所有满足σ≥0.4的子曲线；
其中，rj表示曲线Ci上第j个像素点，NR为曲线Ci上点的数量，h为连接点r0和点的直线，d2(rj,h)表示点rj到直线h的垂直距离的平方；
步骤5：利用最小二乘法对L中的每条曲线进行直线拟合，得到直线集G，直线集G中每条直线Gi的角度记作Gi.θ，Gi.θ为Gi与水平直线的夹角，且0°≤Gi.θ≤90°；
步骤6：确定直线集G中直线的类别数m，具体步骤为：
步骤6.1：创建直线集O，将直线集G中Gi.θ最小的直线Gi加到集合O中；
步骤6.2：根据公式(3)计算直线集G中每条直线Gi与O中所有直线的最小角度差MinAngleD(Gi)，若G中存在直线的最小角度差大于β，则选取直线集G中最小角度差最大的直线加到直线集O中，转步骤6.2，其中β为预先设定的相似直线的最大角度差；否则，若G中直线的最小角度差都小于β，则令m＝NO，转步骤7；
MinAngleD(Gi)＝min{|Gi.θ-Oj.θ|,j＝0,1,…,NO-1} (3)
其中，min{}表示取集合中的最小值，Oj.θ表示集合O中第j条直线的角度，NO表示集合O中直线的数量；
步骤7：用K-means算法将G中所有直线聚类成m个直线子集Ti，i＝0,1,…,m-1；
步骤8：计算每个直线集Ti对应的直线长度总和，i＝0,1,…,m-1，找到直线长度总和最大的直线集，记为Tk，则Tk中长度最长的直线即为图像的关键直线。
本发明的优点是：本发明所述的一种图像关键直线检测方法，包括图像预处理、直线检测和关键直线判断三个部分。本发明利用拆分法结合最小二乘法进行直线检测，算法效率和精准度较高，同时本发明先利用K-means算法先进行直线聚类，再根据类别直线总长度和直线长度找到图像关键直线，有效提高了直线检测的准确率，本发明为进一步目标定位、分析、识别等过程提供保障。
附图说明
图1：窗角图像D；
图2：高斯滤波后的窗角图像；
图3：窗角边缘检测图D1；
图4：根据步骤3得到的曲线集C；
图5：根据步骤4得到的曲线集L；
图6：根据步骤5得到的拟合直线集G；
图7：筛选后得到的拟合直线集G；
图8：根据步骤6-8确定的图像关键直线。
具体实施方式
下面结合具体车辆窗角图像实例，对本发明实施的过程进行详细的说明。
本发明的图像关键直线检测方法，包括如下步骤：
步骤1：将原始图像缩放为宽、高分别width和height的图像D；
根据步骤1对获得的窗角图像进行缩放，得到的图像D如图1所示，其中，图像D的宽度为60px，高度为60px；
步骤2：对图像D进行高斯滤波和Canny边缘检测操作，得到边缘图D1，图像D1的边缘点集合为B＝{bi|i＝0,1,…,NB-1}，bi表示图像D1上的边缘点，且点bi的横坐标和纵坐标分别记作bi.x,bi.y，NB表示集合B中元素的个数；
根据步骤2对图像D进行高斯滤波，得到的滤波后的灰度图如图2所示，进一步对灰度图用Canny算子进行边缘检测，得到的边缘图D1如图3所示；
步骤3：得到图像D1中的曲线集C，具体如步骤3.1-3.3所示；
步骤3.1：若集合B中存在满足PN(bk)∈{20,21,…,27,20+21,21+22,…,27+20}的点bk，则将bk确定为一条新曲线Cz的起始点，初始化曲线Cz＝{bk}，将点bk从集合B中剔除，转步骤3.2；否则说明已经找到所有图像D1上所有曲线，转步骤4；其中PN(bk)表示点bk的八邻域值，根据公式(1)计算得到；
其中，E(x,y)表示集合B中是否存在坐标为(x,y)的点，若点存在E(x,y)＝1，否则E(x,y)＝0；
步骤3.2：若PN(bk)∈{20,21,…,27,20+21,21+22,…,27+20}，则说明bk不是曲线Cz的终止点，转步骤3.3；否则，若NCz＞α，确定曲线Cz为满足长度要求的曲线，将其加到曲线集C中，转步骤3.1；若NCz≤α，则不保留曲线Cz，直接转步骤3.1；其中，NCz表示曲线Cz的长度，α为预先设定的最小曲线长度；
步骤3.3：若PN(bk)∈{20,21,…,27}，则找到集合B中坐标满足|bt.x-bk.x|+|bt.y-bk.y|≤2的点bt，令bk＝bt，确定bk为曲线Cz上的点，令Cz＝Cz∪{bk}，并将点bk从集合B中剔除，转步骤3.2；否则若PN(bk)∈{20+21,21+22,…,27+20}，找到集合B中坐标满足|bt.x-bk.x|+|bt.y-bk.y|＝1的点bt，令bk＝bt，确定bk为曲线Cz上的点，令Cz＝Cz∪{bk}，将点bk从集合B中剔除，转步骤3.2；
根据步骤3对图像D1进行曲线提取和筛选，得到的曲线集C如图4所示，图上白点表示曲线的端点，灰色的点表示曲线上的点，且在本实例中预先设定的最小曲线长度α为10；
步骤4：拆分曲线集C中所有满足σ≥0.4的曲线Ci，σ为曲线Ci的直线拟合误差，根据公式(2)计算，根据拆分得到的所有子曲线构建新的曲线集L，剔除曲线集L中曲线长度小于α的曲线；
曲线的拆分规则为：根据曲线两个端点构建直线h，找到曲线上距离直线h最远的点，将其作为拆分点将曲线拆分为两条子曲线，并不断递归拆分所有满足σ≥0.4的子曲线；
其中，rj表示曲线Ci上第j个像素点，NR为曲线Ci上点的数量，h为连接点r0和点的直线，d2(rj,h)表示点rj到直线h的垂直距离的平方；
根据步骤4对曲线集C中所有曲线进行拆分，得到的新的子曲线集L如图5所示。
步骤5：利用最小二乘法对L中的每条曲线进行直线拟合，得到直线集G，直线集G中每条直线Gi的角度记作Gi.θ，Gi.θ为Gi与水平直线的夹角，且0°≤Gi.θ≤90°；
根据步骤5利用最小二乘法进行直线拟合，得到拟合直线集G如图6所示，因为在本实例中，希望得到的是右侧的斜边，因此进一步对直线进行了筛选，剔除了直线集G中直线角度在[0°,15°]范围内的直线，直线筛选结果如图7所示；
步骤6：确定直线集G中直线的类别数m，具体步骤为：
步骤6.1：创建直线集O，将直线集G中Gi.θ最小的直线Gi加到集合O中；
步骤6.2：根据公式(3)计算直线集G中每条直线Gi与O中所有直线的最小角度差MinAngleD(Gi)，若G中存在直线的最小角度差大于β，则选取直线集G中最小角度差最大的直线加到直线集O中，转步骤6.2，其中β为预先设定的相似直线的最大角度差；否则，若G中直线的最小角度差都小于β，则令m＝NO，转步骤7；
MinAngleD(Gi)＝min{|Gi.θ-Oj.θ|,j＝0,1,…,NO-1} (3)
其中，min{}表示取集合中的最小值，Oj.θ表示集合O中第j条直线的角度，NO表示集合O中直线的数量；
根据步骤6计算得到直线类别数m为3，在本实例中，预先设定的相似直线的最大角度差β为4°。
步骤7：用K-means算法将G中所有直线聚类成m个直线子集Ti，i＝0,1,…,m-1；
根据步骤7将检测到4条直线聚类成3类，计算可得图7中的4条直线6-9的角度分别为74.95度，73.97度，70.04度，17.21度，因此聚类结果为6、7为一类，8为一类，9为一类；
步骤8：计算每个直线集Ti对应的直线长度总和，i＝0,1,…,m-1，找到直线长度总和最大的直线集，记为Tk，则Tk中长度最长的直线即为图像的关键直线。
根据步骤8得到的图像的关键直线如图8所示，如图中直线6所示。
本说明书具体实施方法中所列举的处理对象，仅用于说明本发明的实现过程，本发明所能处理的对象情况并非仅限于所举实例。
Claims (3)
1.一种图像关键直线检测方法，包括如下步骤：
步骤1：将原始图像缩放为宽、高分别width和height的图像D；
步骤2：对图像D进行高斯滤波和Canny边缘检测操作，得到边缘图D1，图像D1的边缘点集合为B＝{bi|i＝0,1,…,NB-1}，bi表示图像D1上的边缘点，且点bi的横坐标和纵坐标分别记作bi.x,bi.y，NB表示集合B中元素的个数；
步骤3：得到图像D1中的曲线集C；
步骤4：拆分曲线集C中所有满足σ≥0.4的曲线Ci，σ为曲线Ci的直线拟合误差，根据公式(2)计算，根据拆分得到的所有子曲线构建新的曲线集L，剔除曲线集L中曲线长度小于α的曲线；
曲线的拆分规则为：根据曲线两个端点构建直线h，找到曲线上距离直线h最远的点，将其作为拆分点将曲线拆分为两条子曲线，并不断递归拆分所有满足σ≥0.4的子曲线；
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其中，rj表示曲线Ci上第j个像素点，NR为曲线Ci上点的数量，h为连接点r0和点的直线，d2(rj,h)表示点rj到直线h的垂直距离的平方；
步骤5：利用最小二乘法对L中的每条曲线进行直线拟合，得到直线集G，直线集G中每条直线Gi的角度记作Gi.θ，Gi.θ为Gi与水平直线的夹角，且0°≤Gi.θ≤90°；
步骤6：确定直线集G中直线的类别数m；
步骤7：用K-means算法将G中所有直线聚类成m个直线子集Ti，i＝0,1,…,m-1；
步骤8：计算每个直线集Ti对应的直线长度总和，i＝0,1,…,m-1，找到直线长度总和最大的直线集，记为Tk，则Tk中长度最长的直线即为图像的关键直线。
2.如权利要求1所述的图像关键直线检测方法，其特征在于：所述步骤3：得到图像D1中的曲线集C，具体步骤为：
步骤3.1：若集合B中存在满足PN(bk)∈{20,21,…,27,20+21,21+22,…,27+20}的点bk，则将bk确定为一条新曲线Cz的起始点，初始化曲线Cz＝{bk}，将点bk从集合B中剔除，转步骤3.2；否则，转步骤4；其中PN(bk)表示点bk的八邻域值，根据公式(1)计算得到；
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其中，E(x,y)表示集合B中是否存在坐标为(x,y)的点，若存在则E(x,y)＝1，否则E(x,y)＝0；
步骤3.2：若PN(bk)∈{20,21,…,27,20+21,21+22,…,27+20}，则转步骤3.3；否则，若NCz＞α，将Cz加到曲线集C中，转步骤3.1；若NCz≤α，则不保留曲线Cz，直接转步骤3.1，其中，NCz表示曲线Cz的长度，α为预先设定的最小曲线长度；
步骤3.3：若PN(bk)∈{20,21,…,27}，则找到集合B中坐标满足bt.x-bk.x|+|Bt.y-bk.y|≤2的点bt，令bk＝bt，确定bk为曲线Cz上的点，令Cz＝Cz∪{bk}，并将点bk从集合B中剔除，转步骤3.2；否则若PN(bk)∈{20+21,21+22,…,27+20}，找到集合B中坐标满足bt.x-bk.x|+|bt.y-bk.y|＝1的点bt，令bk＝bt，确定bk为曲线Cz上的点，令Cz＝Cz∪{bk}，将点bk从集合B中剔除，转步骤3.2。
3.如权利要求1所述的图像关键直线检测方法，其特征在于：所述步骤6：确定直线集G中直线的类别数m，具体步骤为：
步骤6.1：创建直线集O，将直线集G中Gi.θ最小的直线Gi加到集合O中；
步骤6.2：根据公式(3)计算直线集G中每条直线Gi与O中所有直线的最小角度差MinAngleD(Gi)，若G中存在直线的最小角度差大于β，则选取直线集G中最小角度差最大的直线加到直线集O中，转步骤6.2，其中β为预先设定的相似直线的最大角度差；否则，若G中直线的最小角度差都小于β，则令m＝NO，转步骤7；
MinAngleD(Gi)＝min{|Gi.θ-Oj.θ|,j＝0,1,…,NO-1} (3)
其中，min{}表示取集合中的最小值，Oj.θ表示集合O中第j条直线的角度，NO表示集合O中直线的数量。
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