CN109934834A - 图像轮廓提取方法和*** - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种图像轮廓提取方法和***，其中图像轮廓提取方法包括：以二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线上任一点为原点，在与该边缘线平行的方向沿相反的第一方向和第二方向逐像素线扫描，得到在第一方向满足预设条件的首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的像素点作为第一方向连接点，以及在第二方向满足预设条件的首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的像素点作为第二方向连接点，其中，二值图像包括图形未封闭段区域，像素线为与边缘线平行的像素连线；通过像素灰度值为0或255的连线连接第一方向连接点和第二方向连接点，完成图像轮廓的提取。

Description

图像轮廓提取方法和***

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，更具体地，涉及一种图像轮廓提取方法和***。

背景技术

随着图像处理的快速发展，图像轮廓提取技术已经被广泛的应用于实际生活及工作场所等诸多场合。现有的图像轮廓提取方法包括：三维深度图轮廓提取及将图像进行简单预处理后直接通过边缘检测获取图像轮廓。

在实现本发明构思的过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：三维深度图轮廓提取方法对采集设备有较高要求，耗费较高且过程比较繁琐，存在轮廓不封闭的缺陷。而将图像进行简单预处理后直接通过边缘检测获取的图像轮廓中，存在边缘不连贯、错误边缘较多、轮廓不封闭等诸多问题，使得其在后续的轮廓特征提取过程中产生的误差较大，不利于后续识别的准确性。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种简便易行的图像轮廓提取方法和***。

本公开的一个方面提供了一种能够实现轮廓封闭的图像轮廓提取方法，该方法包括：以二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线上任一点为原点，在与该边缘线平行的方向沿相反的第一方向和第二方向逐像素线扫描，得到在第一方向满足预设条件的首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的像素点作为第一方向连接点，以及在第二方向满足预设条件的首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的像素点作为第二方向连接点；通过像素灰度值为0或255的连线连接上述的第一方向连接点和第二方向连接点，即可完成图像轮廓的提取，其中的二值图像为包括图形未封闭段区域的图像，其中的像素线为与边缘线平行的像素连线；因此在该图像轮廓提取过程中，对图像轮廓进行了封闭处理。

根据本公开的实施例，得到上述第一方向连接点和第二方向连接点可以包括：通过逐像素线扫描得到在第一方向首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的第一方向点，以及在第二方向首个像素灰度值与所述边缘线像素灰度值不同的第二方向点；并在第一方向点与第二方向点均满足第一条件的情况下，进行第二条件判断；以及在均满足第一条件的第一方向点和第二方向点满足第二条件的情况下，分别将该第一方向点和第二方向点作为上述的第一方向连接点和第二方向连接点。

根据本公开的实施例，得到上述第一方向连接点和第二方向连接点还可以包括：在第一方向点和/或第二方向点不满足第一条件的情况下，将该第一方向点和/或第二方向点的像素灰度值置为与边缘线像素灰度值相同，并以第一方向点和/或第二方向点为起点继续沿第一方向和/或第二方向逐像素线扫描；在均满足第一条件的所述第一方向点和所述第二方向点不满足第二条件的情况下，将该第一方向点和第二方向点的像素灰度值置为与边缘线像素灰度值相同，并以该第一方向点和第二方向点为起点，继续沿第一方向和第二方向逐像素线扫描，直至得到满足第一条件和第二条件的第一方向点和第二方向点作为上述的第一方向连接点和第二方向连接点。

根据本公开的实施例，例如可将二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线的中点作为原点，以任一点为坐标原点，以与图形未封闭段区域对应的边缘线所在方向为坐标纵轴，以与该边缘线垂直的方向为坐标横轴：则上述第一条件可以包括：第一方向点的纵坐标和第二方向点的纵坐标与原点的纵坐标差值的绝对值大于二值图像沿纵轴方向高度的1/5倍；则上述第二条件可以包括：第一方向点纵坐标与第二方向点纵坐标的差值的绝对值大于二值图像沿纵轴方向高度的1/2倍，且第一方向点横坐标与第二方向点横坐标的差值的绝对值小于该二值图像沿横轴方向宽度的1/15倍。

根据本公开的实施例，上述二值图像例如可包括耳朵边缘的二值图像；且该二值图像中耳朵边缘的未封闭段应包括耳朵与脸部的衔接段。

根据本公开的实施例，耳朵边缘的二值图像例如可由预处理得到；该预处理例如可包括：采用Adaboost对包括耳朵的图像进行耳朵检测，得到耳朵矩形区，其中的耳朵矩形区能覆盖所述耳朵的轮廓；以耳朵矩形区的中心为中心，提取得到耳朵大图；以及对耳朵大图依次进行灰度化、未封闭段区域标记、直方图均衡化、K均值颜色聚类、边缘检测及腐蚀处理，经上述处理后即可得到耳朵边缘的二值图像。

根据本公开的实施例，上述的图像轮廓提取方法例如还可包括：通过计算耳朵轮廓中各封闭轮廓的面积，仅保留最大面积的封闭轮廓边缘位置处的像素灰度值，而将其余封闭轮廓边缘位置处的像素灰度值置为255或0。

本公开的另一个方面提供了一种图像轮廓提取***，包括轮廓封闭模块，该轮廓封闭模块例如可包括：获取单元，其可将二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线上任一点作为原点，在与该边缘线平行的方向沿相反的第一方向和第二方向逐像素线扫描，以获取在第一方向满足预设条件的首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的像素点作为第一方向连接点，以及在第二方向满足预设条件的首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的像素点作为第二方向连接点；以及封闭单元，其可通过连线连接上述的第一方向连接点和第二方向连接点，其中的二值图像包括图形未封闭段区域；其中的像素线为与边缘线平行的像素连线；由于为二值图像，连线的像素灰度值应设置为0或255。

根据本公开的实施例，上述的获取单元例如可包括：扫描子单元，其可将二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线上任一点作为原点，在与该边缘线平行的方向上沿相反的第一方向和第二方向逐像素线扫描，以获取在第一方向首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的第一方向点，以及在第二方向首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的第二方向点，并发送至第一判断子单元；第一判断子单元，其可在第一方向点和所述第二方向点均满足第一条件的情况下，将该第一方向点和第二方向点发送至第二判断子单元；以及第二判断子单元，其在满足第一条件的所述第一方向点和第二方向点满足第二条件的情况下，将该第一方向点和第二方向点分别作为第一方向连接点和第二方向连接点发送至封闭单元。

根据本公开的实施例，上述的第一判断子单元，还可在第一方向点和/或第二方向点不满足第一条件的情况下，将该第一方向点和/或第二方向点的像素灰度值置为与边缘线像素灰度值相同，并向扫描子单元通信，以使扫描子单元以所述第一方向点和/或第二方向点为起点继续沿第一方向和/或第二方向逐像素线扫描；上述的第二判断子单元，还可在满足第一条件的第一方向点和第二方向点不满足第二条件的情况下，将该第一方向点和/或第二方向点的像素灰度值置为与边缘线像素灰度值相同，并向扫描子单元通信，使扫描子单元以第一方向点和第二方向点为起点继续沿第一方向和第二方向逐像素线扫描。

根据本公开的实施例，上述的原点例如可为二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线的中点；以任一点为坐标原点，以与图形未封闭段区域对应的边缘线所在方向为坐标纵轴，与该边缘线垂直的方向为坐标横轴时，其中的第一条件例如可以为：第一方向点纵坐标和所述第二方向点纵坐标与所述原点纵坐标差值的绝对值大于所述二值图像沿纵轴方向高度的1/5倍；以及其中的第二条件例如可以为：第一方向点纵坐标与第二方向点纵坐标差值的绝对值大于二值图像沿纵轴方向高度的1/2倍，且第一方向点横坐标与第二方向点横坐标差值的绝对值小于二值图像沿横轴方向宽度的1/15倍。

根据本公开的实施例，上述的二值图像例如可包括耳朵边缘的二值图像；该二值图像中耳朵边缘的未封闭段应包括耳朵与脸部的衔接段。

根据本公开的实施例，上述的图像轮廓提取***例如还可包括：预处理模块，预处理得到耳朵边缘的二值图像；该预处理模块例如可包括：检测单元，其采用Adaboost对包括耳朵的图像进行耳朵检测，得到耳朵矩形区，该耳朵矩形区能覆盖耳朵的轮廓；提取单元，以耳朵矩形区的中心为中心，提取得到耳朵大图；处理单元，依次对耳朵大图灰度化、未封闭段区域标记、直方图均衡化、K均值颜色聚类、边缘检测及腐蚀处理，得到耳朵边缘的二值图像。

根据本公开的实施例，上述的图像轮廓提取***例如还可包括优化模块，其通过计算耳朵轮廓中各封闭轮廓的面积，保留最大面积的封闭轮廓边缘位置处的像素灰度值，将其余封闭轮廓边缘位置处的像素灰度值置为255或0。

本公开的另一个方面提供了一种图像轮廓提取的处理***，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如上所述的方法。

本公开的另一个方面提供了一种计算机可读介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行如上所述的方法。

根据本公开的实施例，可以至少部分的解决提取的图像轮廓中轮廓不封闭的技术问题，并因此可以实现提取得到的图像轮廓单一、可靠的技术效果。

根据本公开的实施例，因为采用了多方法结合的图像预处理，所以至少部分地克服了提取过程中产生的较大误差，从而得到的图像轮廓能够作为图像轮廓中特征提取的依据，为多特征融合的生物特征识别中耳朵轮廓特征提取带来益处。

附图说明

通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用图像轮廓提取的方法和装置的应用场景图；

图2A-图2B示意性示出了根据本公开实施例的图像轮廓提取方法的流程图及操作示意图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的图像轮廓提取方法中轮廓封闭的流程图；

图4示意性示出了根据本公开一实施例的图像轮廓提取方法提取耳朵轮廓的流程图；

图5示意性示出了根据本公开另一实施例的图像轮廓提取方法提取耳朵轮廓的流程图；

图6A-图6D示意性示出了根据本公开实施例的图像轮廓提取***的框图；以及

图7示意性示出了根据本公开实施例的适于实现图像轮廓提取***的方框图。

具体实施方式

以下，将参照附图来描述本公开的实施例。但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念。

在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开。在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征、步骤、操作和/或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、步骤、操作或部件。

在此使用的所有术语(包括技术和科学术语)具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义。应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释。

在使用类似于“A、B和C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B和C中至少一个的***”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的***等)。在使用类似于“A、B或C等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的***”应包括但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、具有A和B、具有A和C、具有B和C、和/或具有A、B、C的***等)。本领域技术人员还应理解，实质上任意表示两个或更多可选项目的转折连词和/或短语，无论是在说明书、权利要求书还是附图中，都应被理解为给出了包括这些项目之一、这些项目任一方、或两个项目的可能性。例如，短语“A或B”应当被理解为包括“A”或“B”、或“A和B”的可能性。

本公开的实施例提供了一种图像轮廓提取方法以及能够应用该方法的图像轮廓提取***。该方法包括：以二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线上任一点为原点，在与该边缘线平行的方向沿相反的第一方向和第二方向逐像素线扫描，得到在第一方向满足预设条件的首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的像素点作为第一方向连接点，以及在第二方向满足预设条件的首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的像素点作为第二方向连接点；通过像素灰度值为0或255的连线连接上述的第一方向连接点和第二方向连接点，即可完成图像轮廓的提取，其中的二值图像为包括图形未封闭段区域的图像，其中的像素线为与边缘线平行的像素连线；因此在该图像轮廓提取过程中，对图像轮廓进行了封闭处理。

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用图像轮廓提取的方法和装置的示例性应用场景。

如图1所示，该应用场景可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105、107。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上例如可实时拍摄图像或预先存储有待提取轮廓的图像等(仅为示例)。

终端设备101、102、103可以是具有存储功能或拍摄功能的各种电子设备，包括但不限于数码相机、手机、平板电脑、存储器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103实时拍摄且存储的图像进行预处理(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的图像等数据进行初步轮廓提取等处理，并将处理结果(例如根据用户请求提取或生成的二值图像、图形初始轮廓106等)反馈给终端设备及服务器107。

图形初始轮廓106例如可以为人耳轮廓、脸部轮廓等需要封闭处理的特征初始轮廓，例如可以为人耳轮廓，该人耳轮廓中需要封闭处理的未封闭段例如为人耳与人脸的衔接段等(仅为示例)。

服务器107可以是提供各种服务的服务器，例如可对服务器105反馈的处理结果根据用户请求进行轮廓提取或轮廓封闭等处理(仅为示例)，其中，本实施例中服务器105和服务器107可为同一服务器，图形初始轮廓106(例如可为人耳轮廓、脸部轮廓等)可由终端设备101、102、103预先存储，经由网络104发送至服务器105或服务器107进行处理。

需要说明的是，本公开实施例所提供的图像轮廓提取的方法一般可以由服务器105或服务器107执行。相应地，本公开实施例所提供的图像轮廓提取的装置一般可以设置于服务器105、107中。本公开实施例所提供的图像轮廓提取的方法也可以由不同于服务器105、107且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105、107通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的图像轮廓提取的装置也可以设置于不同于服务器105且能够与终端设备101、102、103和/或服务器105、107通信的服务器或服务器集群中。或者，本公开实施例所提供的图像轮廓提取的方法也可以由终端设备101、102、或103执行，或者也可以由不同于终端设备101、102、或103的其他终端设备执行。相应地，本公开实施例所提供的图像轮廓提取的装置也可以设置于终端设备101、102、或103中，或设置于不同于终端设备101、102、或103的其他终端设备中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

图2A-图2B示意性示出了根据本公开实施例的图像轮廓提取方法的流程图及操作示意图。

如图2A所示，该方法包括操作S201～S202。

在操作S201，扫描得到在第一方向和第二方向满足预设条件的首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的像素点作为第一方向连接点和第二方向连接点。

根据本公开的实施例，以图2B所示二值图像(图2B中图像背景色应为像素值255的黑色，图2B中显示的背景色仅为了便于描述及清晰显示)为例对第一方向连接点和第二方向连接点的获取进行详细描述，具体地，得到第一方向连接点和第二方向连接点例如可包括：以二值图像200的与图形未封闭段区域210对应的边缘线220上任一点230为原点，通过逐像素线扫描(对于图2B所示的二值图像，即为逐列向上、向下扫描)得到在第一方向(向上的方向)首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的第一方向点，以及在第二方向(向下的方向)首个像素灰度值与所述边缘线像素灰度值不同的第二方向点；在第一方向点与第二方向点均满足第一条件的情况下，进行第二条件判断；以及在均满足第一条件的第一方向点和第二方向点满足第二条件的情况下，分别将第一方向点和所述第二方向点作为第一方向连接点240和所述第二方向连接点250。本公开实施例仅以图2B中的二值图像作为示例以利于帮助理解，并不以此为限，本领域技术人员可根据实际的二值图像选择合适的未封闭段区域210、与未封闭段区域对应的边缘线220、原点230及扫描方向。

根据本公开实施例，例如，可将二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线的中点作为原点进行逐像素线扫描，例如，未封闭段区域为二值图像中的左侧区域，则以二值图像左侧的边缘线中点为原点进行逐像素线扫描。但本实施例对原点的选取不作限制，只要该原点在边缘线上的位置对应未封闭段中任一点，能够扫描得到所述第一方向连接点和第二方向连接点即可，本领域技术人员可根据实际情况选择最优的原点位置。

根据本公开实施例，请参阅图2B所示，原点取对应的边缘线的中点，以任意点为坐标原点O，以与图形未封闭段区域对应的边缘线所在方向为坐标纵轴y，以与该边缘线垂直的方向为坐标横轴x，第一方向连接点和第二方向连接点为同时满足第一条件和第二条件的第一方向点和第二方向点，该第一条件例如包括：第一方向点纵坐标和第二方向点纵坐标与原点纵坐标差值的绝对值大于二值图像沿纵轴方向高度的1/5倍；第二条件例如包括：第一方向点纵坐标与第二方向点纵坐标差值的绝对值大于二值图像沿纵轴方向高度的1/2倍，且第一方向点横坐标与第二方向点横坐标差值的绝对值小于二值图像沿横轴方向宽度的1/15倍。可以理解，上述第一条件和第二条件仅为帮助理解，本公开不限制原点的位置及第一条件和第二条件的设定，本领域技术人员可以根据原点的位置对第一条件和第二条件进行更改，本公开实施例中仅需满足第一条件和第二条件与原点的位置相关即可。

根据本公开实施例，其中的二值图像包括所述的图形未封闭段区域，该图形未封闭段区域例如可以为在二值图像中预先标记得到的，在一幅二值图像中，该预先标记得到的未封闭段区域例如可为多个，例如每个未封闭段区域可各包含一个未封闭段，以精确扫描得到封闭某个未封闭段的第一方向连接点和第二方向连接点，该第一方向连接点和第二方向即为确定的、该未封闭段的两个端点。

根据本公开实施例，上述的二值图像例如可为包括预先标记得到未封闭段区域的动物耳朵边缘、头部边缘、眼睛边缘、植物花朵边缘等任何的生物特征边缘二值图像或鼠标、餐桌、背包等任何的物品特征边缘二值图像，只要是能够预先标记未封闭段区域的二值图像均可。

根据本公开实施例，像素线例如可以为：平行于二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线的像素连线，例如，该二值图像的所有边缘形成矩形，该长度方向作为行、宽度方向作为列，假设与未封闭段对应的边缘线为该矩形的长度方向的任一边，则扫描中按像素线扫描即为：以该边的任一点为原点，沿两个相反的方向逐行扫描；相应的，假设与未封闭段对应的边缘线为该矩形的宽度方向的任一边，则扫描中按像素线扫描即为：以该边的任一点为原点，沿两个相反的方向逐列扫描。

在操作S202，通过像素灰度值为0或255的连线连接第一方向连接点和第二方向连接点。

根据本公开实施例，由于二值图像为黑白图像，在该二值图像的背景色为黑色的情况下，采用像素灰度值为255的连线(即白色连线)连接第一方向连接点和第二方向连接点；在该二值图像的背景色为白色的情况下，采用像素灰度值为0的连线(即黑色连线)连接第一方向连接点和第二方向连接点。

根据本公开实施例，图像轮廓提取方法包括轮廓封闭方法，该轮廓封闭方法例如可包括如图2所示的操作S201及操作S202，该轮廓封闭方法是以二值图像为基础进行的，以封闭提取得到的二值图像中图像轮廓的未封闭段，得到完整的图像轮廓，解决现有轮廓提取方法中轮廓不封闭的技术缺陷。

图3示意性示出了根据本公开实施例的图像轮廓提取方法中轮廓封闭的流程图。

如图3所示，该轮廓封闭包括操作S301～S305及操作S202。

在操作S301，通过逐像素线扫描得到在第一方向首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的第一方向点，和/或在第二方向首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的第二方向点，其中的像素线与上述参考图2描述的像素线相同或类似，在此不再赘述。

在操作S302，判断第一方向点与第二方向点是否均满足第一条件。

根据本公开实施例，操作S302用于判断第一方向点和第二方向点是否均满足第一条件，并在该第一方向点和第二方向点均满足第二条件的情况下，进行第二条件判断。

根据本公开实施例，操作S302判断第一方向点和第二方向点均不满足第一条件的情况下，则执行操作S305：将该第一方向点和第二方向点的像素灰度值置为与边缘线像素灰度值相同，并返回操作S301继续逐像素线扫描，扫描时以第一方向点为起点沿第一方向逐像素线扫描，以第二方向点为起点沿第二方向逐像素线扫描，在沿两个相反的第一方向和第二方向扫描时，每一像素线中扫描的终点为与初始原点对应的像素点。

根据本公开实施例，操作S302判断第一方向点满足第一条件，第二方向点不满足第一条件的情况下，则执行操作S305：将该第二方向点的像素灰度值置为与边缘线像素灰度值相同，并返回执行操作S301继续逐像素线扫描，扫描时可以仅以第二方向点为起点沿第二方向逐像素线扫描，且每一像素线中扫描的终点为与初始原点对应的像素点；类似的，操作S302判断第一方向点不满足第一条件，第二方向点满足第一条件的情况下，则执行操作S305：将该第一方向点的像素灰度值置为与边缘线像素灰度值相同；并返回执行操作S301继续逐像素线扫描，扫描时则可以仅以第一方向点为起点沿第一方向逐像素线扫描，且每一像素线中扫描的终点为与初始原点对应的像素点。

在操作S303，判断均满足第一条件的第一方向点和第二方向点是否满足第二条件。

根据本公开实施例，操作S303在判断该满足第一条件的第一方向点和第二方向点满足第二条件的情况下，执行操作S304，即分别将该第一方向点和第二方向点作为第一方向连接点和第二方向连接点。

根据本公开实施例，操作S303在判断该满足第一条件的第一方向点和第二方向点不满足第二条件的情况下，则以该第一方向点和第二方向点为起点返回继续沿所述第一方向和第二方向逐像素线扫描。

根据本公开实施例，当满足第一条件的第一方向点和第二方向点不满足第二条件的情况下，则执行操作S305：将该第一方向点和第二方向点的像素灰度值置为与边缘线像素灰度值相同，并返回执行操作S301继续逐像素线扫描，扫描时以第一方向点为起点沿第一方向逐像素线扫描，以第二方向点为起点沿第二方向逐像素线扫描，在沿两个相反的第一方向和第二方向扫描时，每一像素线中扫描的终点为与初始原点对应的像素点。

在操作S202，通过像素灰度值为0或255的连线连接第一方向连接点和第二方向连接点，完成轮廓封闭。

根据本公开实施例，二值图像例如可包括结构、位置唯一且稳定的耳朵的轮廓边缘，该二值图像中耳朵边缘的未封闭段例如可包括耳朵与脸部的衔接段，则将通过上述参考图2描述的方法获得的耳朵特征轮廓，与脸部特征等其他生物特征融合在一起应用于生物特征识别过程，对提升生物特征识别结果的准确率有着显著的意义。

根据本公开实施例，包括耳朵轮廓边缘的二值图像例如可通过预处理得到，该预处理例如可包括边缘检测、三维深度图轮廓提取等现有的轮廓提取方法，本公开实施例并不对该预处理方法进行限定，本公开实施例中能够得到预先标记了未封闭段区域的二值图像的处理方法即可。

图4示意性示出了根据本公开一实施例的图像轮廓提取方法提取耳朵轮廓的流程图。

如图4所示，该方法包括操作S401～S403及操作S201～S202

在操作S401，采用Adaboost对包括耳朵的图像进行耳朵检测，得到耳朵矩形区。

根据本公开实施例，上述耳朵矩形区能覆盖耳朵的轮廓，该耳朵矩形区例如可记为Rect_ear，其宽度和高度例如可设为width_Rect_ear和height_Rect_ear；该耳朵矩形区为通过Adaboost算法迭代计算得到的，该Adaboost算法的基本原理即为：对于一组训练集，通过改变其中每个样本的分布概率，而得到不同的训练集Si，对于每一个Si进行训练从而得到一个弱分类器Hi，再将这些弱分类器根据不同的权重组合起来，就得到了强分类器，在该训练集中，分类正确的降低其分布概率，分类错误的则提高其分布概率；对于每个分类器的权值，其分类准确性越高，权值越高；在采用Adaboost进行耳朵检测的过程中，通过不断的调整检测窗口的位置、比例，得到耳朵矩形区。

根据本公开实施例，其中的包括耳朵的图像例如可为实时拍摄得到的或从图像库中调取的；例如在实时拍摄时，可将摄像头固定于距离拍摄点水平距离0.3m～0.5m的位置，通过调整摄像头高度、角度及距离，使耳朵处于图像中间位置后进行拍摄，从而得到所述包括耳朵的图像。

在操作S402，以耳朵矩形区的中心为中心，提取得到耳朵大图。

根据本公开实施例，提取得到耳朵大图时，以耳朵矩形区Rect_ear的中心center_Rect_ear为中心，以耳朵矩形区高度height_Rect_ear的1.1～1.15倍作为耳朵大图的高度、以耳朵矩形区宽度width_Rect_ear的1.05～1.08倍作为耳朵大图的宽度提取得到耳朵大图，该耳朵大图可记为big_Rect_ear。需要说明的是，本公开实施例并不对耳朵大图的宽度和高度进行定限定，上述数值仅为帮助理解，本领域技术人员可以根据实际情况选择需要的耳朵大图的尺寸。

在操作S403，对耳朵大图依次进行灰度化、未封闭段区域标记、直方图均衡化、K均值颜色聚类、边缘检测及腐蚀处理后得到耳朵边缘的二值图像。

根据本公开实施例，对耳朵大图进行灰度化过程中，例如可采用分量法、最大值法、平均值法或加权平均法对彩色的耳朵大图进行灰度化，灰度化后耳朵大图例如可记为gray_Rect_ear，本公开实施例并不对灰度化过程采用的方法进行限定，本公开实施例中只要将彩色耳朵大图转换为灰度图即可。

根据本公开实施例，对耳朵大图进行灰度化后，还应计算该灰度化后耳朵大图gray_Rect_ear的灰度均值mean_gray_Rect_ear，以备后续处理使用。

根据本公开实施例，在对耳朵大图进行灰度化后，应对未封闭段区域进行标记，例如，当该耳朵大图为人耳时，且人耳分布为左右向时，可通过以下方法进行标记：分别计算得到gray_Rect_ear左、右半边图像的灰度均值，分别记为left_mean_gray_Rect_ear及right_mean_gray_Rect__ear，并将该左、右半边图像的灰度均值与mean_gray_Rect_ear进行比较，在左半边图像的灰度均值left_mean_gray_Rcetear＞mean_gray_ect_ear的情况下，将未封闭段(对于人耳，例如可为人耳与人脸的衔接段)标记为left，在右半边图像的灰度均值right_mean_gray_Rectear＞mean_gray_Rect_ear的情况下，将未封闭段标记为right；上述标记方法是考虑到人耳图像中人耳的一侧与人脸衔接，一侧靠近头发，而头发与人脸皮肤的灰度值相差明显，故可通过上述灰度均值的比较，确定人耳与人脸的衔接段。但本公开实施例并不对未封闭段的标记方法进行限定，上述标记方法仅为帮助理解，本领域技术人员可以根据实际情况选择适当的未封闭段标记方法进行标记。

根据本公开实施例，在对未封闭段区域完成标记后，对gray_Rect_ear进行直方图均衡化，得到均衡化的灰度图new_gray_Rect_ear，其用于增加灰度图的局部对比度，突出耳朵边缘，提高耳朵边缘的辨识度。

根据本公开实施例，得到均衡化的灰度图new_gray_Rect_ear后，对new_gray_Rect_ear进行K均值颜色聚类，具体为使用K均值算法对new_gray_Rect_ear进行颜色聚类，聚类过程中，将类别数m_nKmeansCounts设置为不小于2的数值，将迭代次数m_nDiedDaiTimes设置为不小于8的数值，并设定允许的误差m_nPrecise不大于3像素，聚类后得到的图像记为K_new_gray_Rect_ear；通过该聚类过程，能够将想得到的耳朵轮廓区域用不同的颜色标识，以去除杂质边缘、小边缘。本实施例并不对K均值算法中各参数的设置进行限定，本领域技术人员可根据实际情况选择优化最佳的参数。

根据本公开实施例，对经过K均值颜色聚类后的图像进行边缘检测，以得到初级的耳朵轮廓边缘，在边缘检测中，设置低阈值m_nCanny_Thre_lo为0.6倍的灰度均值mean_gray_Rect_ear；设置高阈值m_nCanny_Thre_hi为0.9倍对的灰度均值mean_gray_Rect_ear；对K_new_gray_Rectear进行Canny边缘检测，检测得到的边缘图像记为canny_new_gray_Rect_ear。

根据本公开实施例，对得到的边缘图像canny_new_gray_Rect_ear进行腐蚀处理，以去除边缘图像中边缘周围的杂质点，该腐蚀处理例如可采用C++、MATLAB等处理语言进行，腐蚀处理中采用的模板大小至少为3*3，例如采用3*3的操作数矩阵进行处理，得到耳朵边缘二值图像，记为erode_new_gray_Rect_ear。但本公开实施例对该腐蚀处理中采用的模板大小并不限定，本领域技术人员可根据实际情况选择最优的模板大小，以得到更为精确的耳朵边缘二值图像。

在操作S201，扫描得到在第一方向和第二方向满足预设条件的首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的像素点作为第一方向连接点和第二方向连接点。

根据本公开实施例，在操作S201，设定得到的耳朵边缘二值图像中，背景颜色为黑色，该耳朵边缘为人耳边缘，标记的未封闭段为人耳与人脸的衔接段，且该未封闭段标记为right，则其扫描得到所述第一方向连接点和第二方向连接点例如可包括：

例如以图像erode_new_gray_Rect_ear右侧边缘的中点为原点0_center，以水平方向为横轴，以竖直方向为纵轴，任一点为原点建立坐标系，分别向上、向下逐列扫描，逐列向上扫描得到首个灰度值非零像素点记为0_up，逐列向下扫描得到首个灰度值非零像素点记为0_down；

判断0_up、0_down是否满足以下第一条件：

|0_up.y-0_center.y|＞height_Rect_ear/5； (1-1)

|0_down.y-0_center.y|＞height_Rect_ear/5； (1-2)

0_up.y、0_down.y分别为点0_up、0_down的纵坐标，0_center.y为原点的纵坐标；若0_up不满足公式(1-1)，则将其位置像素灰度值置为0，继续扫描直到得到的0_up满足公式(1-1)，记为0_upreal；若0_down不满足公式(1-2)，则将其位置像素灰度值置为0，继续扫描直到得到的0_down满足公式(1-2)，记为0_downreal；

判断得到的0_upreal、0_downreal是否满足以下第二条件：

|0_upreal.y-0_downreal.y|＞height_Rect_ear/2； (2-1)

|0_upreal.x-0_downreal.x|＞width_Rect_ear/15； (2-2)

其中，0_upreal.x、0_upreal.y为0_upreal的横坐标和纵坐标，0_downreal.x、0_downreal.y为0_downreal的横坐标和纵坐标；若0_upreal、0_downreal不满足上述公式(2-1)及(2-2)，则继续扫描，直至得到满足公式(2-1)及(2-2)的0_upreal、0_downreal为止，则将该满足条件的0_upreal、0_downreal分别作为所述第一方向连接点和第二方向连接点。

在操作S202，通过像素灰度值为0或255的连线连接第一方向连接点和第二方向连接点。该操作S202与上述参考图2描述的操作S202相同或相似，在此不再赘述。

图5示意性示出了根据本公开另一实施例的图像轮廓提取方法提取耳朵轮廓的流程图。

如图5所示，该方法与参考图4描述的方法相似，区别仅在于，本公开实施例中还具有操作S501。

在操作S501，通过计算耳朵轮廓中各封闭轮廓的面积，保留最大面积的封闭轮廓边缘位置处的像素灰度值，其余封闭轮廓边缘位置处的像素灰度值置为255或0。

根据本公开实施例，通过采用上述操作S501，能够去除掉一些例如痣、伤口、斑点等不需要的小区域边缘，从而减少错误边缘，得到准确性高的耳朵轮廓，以利于后续的轮廓特征提取过程中识别的准确性。

图6A-图6D示意性示出了根据本公开实施例的图像轮廓提取***的框图。

如图6A所示，图像轮廓提取***600包括轮廓封闭模块610。

具体地，轮廓封闭模块610用于对二值图像中的图形边缘进行封闭处理。具体地，如图6B所示，轮廓封闭模块610可以包括获取单元611及封闭单元612。根据本公开实施例，轮廓封闭模块610例如可以执行上文参考图2描述的操作S201及S202，其中，获取单元可以执行上述参考图2描述的操作S201，封闭单元可以执行上述参考图2～图4描述的操作S202，在此不再赘述。

根据本公开实施例，具体地，如图6C所示，获取单元611可以包括扫描子单元611-1、第一判断子单元611-2及第二判断子单元611-3，扫描子单元611-1例如可以执行上述参考图3描述的操作S301，第一判断子单元611-2例如可以执行上述参考图3描述的操作S302及操作S305，第二判断子单元611-3例如可以执行上述参考图3描述的操作S303、操作S304及操作S305，在此不再赘述。

本公开实施例中，二值图像例如可为耳朵边缘的二值图像，图像轮廓提取***600还可以包括预处理模块620。

具体地，预处理模块620可以预处理得到耳朵边缘的二值图像。具体地，如图6D所示，预处理模块620可以包括检测单元621、提取单元622及处理单元623。根据本公开实施例，预处理模块620例如可以执行上文参考图4描述的操作S401～S403，其中，检测单元621例如可以执行上文参考图4描述的操作S401，提取单元622例如可以执行上文参考图4描述的操作S402，以及处理单元623例如可以执行上文参考图4描述的操作S403，在此不再赘述。

本公开实施例中，图像轮廓提取***600还可以包括优化模块630。

优化模块630可以通过计算所述耳朵轮廓中各封闭轮廓的面积，保留最大面积的封闭轮廓边缘位置处的像素灰度值，其余封闭轮廓边缘位置处的像素灰度值置为255或0。根据本公开实施例，优化模块630例如可以执行上文参考图5描述的操作S501，在此不再赘述。

根据本公开实施例，通过利用图像轮廓提取***提取图像轮廓，尤其用于提取耳朵轮廓，能够减少错误边缘，得到轮廓封闭且连续的耳朵轮廓，以减小耳朵轮廓在后续的轮廓特征提取过程中产生的误差，利于后续识别的准确性。

可以理解的是，轮廓封闭模块610、预处理模块620、以及优化模块630可以合并在一个模块中实现，或者其中的任意一个模块可以被拆分成多个模块。或者，这些模块中的一个或多个模块的至少部分功能可以与其他模块的至少部分功能相结合，并在一个模块中实现。根据本发明的实施例，轮廓封闭模块610、预处理模块620、以及优化模块630中的至少一个可以至少被部分地实现为硬件电路，例如现场可编程门阵列(FPGA)、可编程逻辑阵列(PLA)、片上***、基板上的***、封装上的***、专用集成电路(ASIC)，或可以以对电路进行集成或封装的任何其他的合理方式等硬件或固件来实现，或以软件、硬件以及固件三种实现方式的适当组合来实现。或者，轮廓封闭模块610、预处理模块620、以及优化模块630的至少一个可以至少被部分地实现为计算机程序模块，当该程序被计算机运行时，可以执行相应模块的功能。

图7示意性示出了根据本公开实施例的适于实现图像轮廓提取***的方框图。图7示出的计算机***紧紧是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图7所示，根据本公开实施例的计算机***700包括处理器701，其可以根据存储在只读存储器(ROM)702中的程序或者从存储部分708加载到随机访问存储器(RAM)703中的程序而执行各种适当的动作和处理。处理器701例如可以包括通用微处理器(例如CPU)、指令集处理器和/或相关芯片组和/或专用微处理器(例如，专用集成电路(ASIC))，等等。处理器701还可以包括用于缓存用途的板载处理器。处理器701可以包括用于执行参考图2～图5描述的根据本公开实施例的方法流程的不同动作的单一处理单元或者是多个处理单元。

在RAM 703中，存储有***700操作所需的各种程序和数据。处理器701、ROM 702以及RAM 703通过总线704彼此相连。处理器701通过执行ROM 702和/或RAM 703中的程序来执行以上参考图2～图5描述的图像轮廓提取方法的各种操作。需要注意，所述程序也可以存储在除ROM 702和RAM 703以外的一个或多个存储器中。处理器701也可以通过执行存储在所述一个或多个存储器中的程序来执行以上参考图2～图5描述的图像轮廓提取方法的各种操作。

根据本公开的实施例，***700还可以包括输入/输出(I/O)接口705，输入/输出(I/O)接口705也连接至总线704。***700还可以包括连接至I/O接口705的以下部件中的一项或多项：包括键盘、鼠标等的输入部分706；包括诸如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等以及扬声器等的输出部分707；包括硬盘等的存储部分708；以及包括诸如LAN卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分709。通信部分709经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器710也根据需要连接至I/O接口705。可拆卸介质711，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器710上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入存储部分708。

根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的方法可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分709从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质711被安装。在该计算机程序被处理器701执行时，执行本公开实施例的***中限定的上述功能。根据本公开的实施例，上文描述的***、设备、装置、模块、单元等可以通过计算机程序模块来实现。

需要说明的是，本公开所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。根据本公开的实施例，计算机可读介质可以包括上文描述的ROM 702和/或RAM 703和/或ROM 702和RAM 703以外的一个或多个存储器。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的***、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的***来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该设备执行时，使得该设备执行：

一种图像轮廓提取方法，包括：以二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线上任一点为原点，在与该边缘线平行的方向沿相反的第一方向和第二方向逐像素线扫描，得到在第一方向满足预设条件的首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的像素点作为第一方向连接点，以及在第二方向满足预设条件的首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的像素点作为第二方向连接点；通过像素灰度值为0或255的连线连接上述的第一方向连接点和第二方向连接点，即可完成图像轮廓的提取，其中的二值图像为包括图形未封闭段区域的图像，其中的像素线为与边缘线平行的像素连线。

根据本公开实施例，得到上述第一方向连接点和第二方向连接点包括：通过逐像素线扫描得到在第一方向首个像素灰度值与边缘线像素灰度值不同的第一方向点，以及在第二方向首个像素灰度值与所述边缘线像素灰度值不同的第二方向点；并在第一方向点与第二方向点均满足第一条件的情况下，进行第二条件判断；以及在均满足第一条件的第一方向点和第二方向点满足第二条件的情况下，分别将该第一方向点和第二方向点作为上述的第一方向连接点和第二方向连接点。

根据本公开实施例，得到上述第一方向连接点和第二方向连接点还可以包括：在第一方向点和/或第二方向点不满足第一条件的情况下，将该第一方向点和/或第二方向点的像素灰度值置为与边缘线像素灰度值相同，并以第一方向点和/或第二方向点为起点继续沿第一方向和/或第二方向逐像素线扫描；在均满足第一条件的所述第一方向点和所述第二方向点不满足第二条件的情况下，将该第一方向点和第二方向点的像素灰度值置为与边缘线像素灰度值相同，并以该第一方向点和第二方向点为起点，继续沿第一方向和第二方向逐像素线扫描，直至得到满足第一条件和第二条件的第一方向点和第二方向点作为上述的第一方向连接点和第二方向连接点。

根据本公开的实施例，将二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线的中点作为原点，以与图形未封闭段区域对应的边缘线所在方向为纵轴，以与该边缘线垂直的方向为纵轴：则上述第一条件可以包括：第一方向点的纵坐标和第二方向点的纵坐标与原点的纵坐标差值的绝对值大于二值图像沿纵轴方向高度的1/5倍；则上述第二条件可以包括：第一方向点纵坐标与第二方向点纵坐标的差值的绝对值大于二值图像沿纵轴方向高度的1/2倍，且第一方向点横坐标与第二方向点横坐标的差值的绝对值小于该二值图像沿横轴方向宽度的1/15倍。

根据本公开的实施例，上述二值图像例如可包括耳朵边缘的二值图像；且该二值图像中耳朵边缘的未封闭段应包括耳朵与脸部的衔接段。

根据本公开的实施例，耳朵边缘的二值图像例如可由预处理得到；该预处理例如可包括：采用Adaboost对包括耳朵的图像进行耳朵检测，得到耳朵矩形区，其中的耳朵矩形区能覆盖所述耳朵的轮廓；以耳朵矩形区的中心为中心，提取得到耳朵大图；以及对耳朵大图依次进行灰度化、未封闭段区域标记、直方图均衡化、K均值颜色聚类、边缘检测及腐蚀处理，经上述处理后即可得到耳朵边缘的二值图像。

根据本公开的实施例，上述的图像轮廓提取方法例如还可包括：通过计算耳朵轮廓中各封闭轮廓的面积，仅保留最大面积的封闭轮廓边缘位置处的像素灰度值，而将其余封闭轮廓边缘位置处的像素灰度值置为255或0，以此来去除图像轮廓中非耳朵特征的轮廓。

以上对本公开的实施例进行了描述。但是，这些实施例仅仅是为了说明的目的，而并非为了限制本公开的范围。尽管在以上分别描述了各实施例，但是这并不意味着各个实施例中的措施不能有利地结合使用。本公开的范围由所附权利要求及其等同物限定。不脱离本公开的范围，本领域技术人员可以做出多种替代和修改，这些替代和修改都应落在本公开的范围之内。

Claims (16)

1.一种图像轮廓提取方法，包括：

以二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线上任一点为原点，在与该边缘线平行的方向沿相反的第一方向和第二方向逐像素线扫描，得到在所述第一方向满足预设条件的首个像素灰度值与所述边缘线像素灰度值不同的像素点作为第一方向连接点，以及在所述第二方向满足预设条件的首个像素灰度值与所述边缘线像素灰度值不同的像素点作为第二方向连接点，其中，所述二值图像包括所述图形未封闭段区域，所述像素线为与所述边缘线平行的像素连线；

通过像素灰度值为0或255的连线连接所述第一方向连接点和第二方向连接点，完成所述图像轮廓的提取。

2.根据权利要求1所述的图像轮廓提取方法，其中，得到所述第一方向连接点和第二方向连接点包括：

通过逐像素线扫描得到在所述第一方向首个像素灰度值与所述边缘线像素灰度值不同的第一方向点，以及在所述第二方向首个像素灰度值与所述边缘线像素灰度值不同的第二方向点；

在所述第一方向点与所述第二方向点均满足第一条件的情况下，进行第二条件判断；以及

在均满足第一条件的所述第一方向点和所述第二方向点满足第二条件的情况下，分别将所述第一方向点和所述第二方向点作为所述第一方向连接点和所述第二方向连接点。

3.根据权利要求2所述的图像轮廓提取方法，其中，得到所述第一方向连接点和第二方向连接点还包括：

在所述第一方向点和/或第二方向点不满足第一条件的情况下，将该第一方向点和/或第二方向点的像素灰度值置为与所述边缘线像素灰度值相同，并以该第一方向点和/或第二方向点为起点继续沿所述第一方向和/或第二方向逐像素线扫描；

在均满足第一条件的所述第一方向点和所述第二方向点不满足所述第二条件的情况下，将该第一方向点和第二方向点的像素灰度值置为与所述边缘线像素灰度值相同，并以该第一方向点和第二方向点为起点，继续沿所述第一方向和第二方向逐像素线扫描。

4.根据权利要求3所述的图像轮廓提取方法，其中：

以二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线的中点为原点，以任一点为坐标原点，以与所述图形未封闭段区域对应的边缘线所在方向为坐标纵轴，以与该边缘线垂直的方向为坐标横轴：

所述第一条件包括：所述第一方向点纵坐标和所述第二方向点纵坐标与所述原点纵坐标差值的绝对值大于所述二值图像沿纵轴方向高度的1/5倍；以及

所述第二条件包括：所述第一方向点纵坐标与所述第二方向点纵坐标差值的绝对值大于所述二值图像沿纵轴方向高度的1/2倍，且所述第一方向点横坐标与所述第二方向点横坐标差值的绝对值小于所述二值图像沿横轴方向宽度的1/15倍。

5.根据权利要求1所述的图像轮廓提取方法，其中：

所述二值图像包括耳朵边缘的二值图像；以及

所述二值图像中耳朵边缘的未封闭段包括耳朵与脸部的衔接段。

6.根据权利要求4所述的图像轮廓提取方法，其中：

所述耳朵边缘的二值图像由预处理得到；以及

所述预处理包括：

采用Adaboost对包括耳朵的图像进行耳朵检测，得到耳朵矩形区；所述耳朵矩形区能覆盖所述耳朵的轮廓；

以所述耳朵矩形区的中心为中心，提取得到耳朵大图；

对所述耳朵大图依次进行灰度化、未封闭段区域标记、直方图均衡化、K均值颜色聚类、边缘检测及腐蚀处理后得到所述耳朵边缘的二值图像。

7.根据权利要求5所述的图像轮廓提取方法，还包括：

通过计算所述耳朵轮廓中各封闭轮廓的面积，保留最大面积的封闭轮廓边缘位置处的像素灰度值，其余封闭轮廓边缘位置处的像素灰度值置为255或0。

8.一种图像轮廓提取***，包括轮廓封闭模块，该轮廓封闭模块包括：

获取单元，以二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线上任一点为原点，在与该边缘线平行的方向沿相反的第一方向和第二方向逐像素线扫描，获取在所述第一方向满足预设条件的首个像素灰度值与所述边缘线像素灰度值不同的像素点作为第一方向连接点，以及在所述第二方向满足预设条件的首个像素灰度值与所述边缘线像素灰度值不同的像素点作为第二方向连接点，其中，所述二值图像包括所述图形未封闭段区域，所述像素线为与所述边缘线平行的像素连线；以及

封闭单元，通过连线连接所述第一方向连接点和第二方向连接点，所述连线的像素灰度值为0或255。

9.根据权利要求8所述的图像轮廓提取***，其中，所述获取单元包括：

扫描子单元，以二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线上任一点为原点，与该边缘线平行的方向沿相反的第一方向和第二方向逐像素线扫描，获取在所述第一方向首个像素灰度值与所述边缘线像素灰度值不同的第一方向点，以及在所述第二方向首个像素灰度值与所述边缘线像素灰度值不同的第二方向点，并发送至第一判断子单元；

第一判断子单元，在所述第一方向点和所述第二方向点均满足第一条件的情况下，将该第一方向点和第二方向点发送至第二判断子单元；以及

第二判断子单元，在所述满足第一条件的所述第一方向点和所述第二方向点满足第二条件的情况下，将所述第一方向点和所述第二方向点分别作为所述第一方向连接点和第二方向连接点发送至所述封闭单元。

10.根据权利要求9所述的图像轮廓提取***，其中：

所述第一判断子单元，在所述第一方向点和/或第二方向点不满足第一条件的情况下，将该第一方向点和/或第二方向点的像素灰度值置为与所述边缘线像素灰度值相同，并向所述扫描子单元通信，使所述扫描子单元以所述第一方向点和/或第二方向点为起点继续沿第一方向和/或第二方向逐像素线扫描；以及

所述第二判断子单元，在所述满足第一条件的所述第一方向点和所述第二方向点不满足第二条件的情况下，将该第一方向点和第二方向点的像素灰度值置为与所述边缘线像素灰度值相同；并向所述扫描子单元通信，使所述扫描子单元以所述第一方向点和第二方向点为起点继续沿第一方向和第二方向逐像素线扫描。

11.根据权利要求10所述的图像轮廓提取***，其中：

所述原点为二值图像的与图形未封闭段区域对应的边缘线的中点；以任一点为坐标原点，以与所述图形未封闭段区域对应的边缘线所在方向为坐标纵轴，与该边缘线垂直的方向为坐标横轴：

所述第一条件为：所述第一方向点纵坐标和所述第二方向点纵坐标与所述原点纵坐标差值的绝对值大于所述二值图像沿纵轴方向高度的1/5倍；以及

所述第二条件为：所述第一方向点纵坐标与所述第二方向点纵坐标差值的绝对值大于所述二值图像沿纵轴方向高度的1/2倍，且所述第一方向点横坐标与所述第二方向点横坐标差值的绝对值小于所述二值图像沿横轴方向宽度的1/15倍。

12.根据权利要求8所述的图像轮廓提取***，其中：

所述二值图像包括耳朵边缘的二值图像；以及

所述二值图像中耳朵边缘的未封闭段包括耳朵与脸部的衔接段。

13.根据权利要求12所述的图像轮廓提取***，还包括：

预处理模块，预处理得到所述耳朵边缘的二值图像；以及

所述预处理模块包括：

检测单元，采用Adaboost对包括耳朵的图像进行耳朵检测，得到耳朵矩形区，该耳朵矩形区能覆盖所述耳朵的轮廓；

提取单元，以所述耳朵矩形区的中心为中心，提取得到耳朵大图；

处理单元，依次对所述耳朵大图灰度化、未封闭段区域标记、直方图均衡化、K均值颜色聚类、边缘检测及腐蚀处理，得到所述耳朵边缘的二值图像。

14.根据权利要求12所述的图像轮廓提取***，还包括：

优化模块，通过计算所述耳朵轮廓中各封闭轮廓的面积，保留最大面积的封闭轮廓边缘位置处的像素灰度值，其余封闭轮廓边缘位置处的像素灰度值置为255或0。

15.一种图像轮廓提取的处理***，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行根据权利要求1～7中任一项所述的方法。

16.一种计算机可读介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～7中任一项所述的方法。