[发明专利]一种基于二维点阵的矩形参数提取方法

摘要

公开一种基于二维点阵的矩形参数提取方法，包括二维点集f(i)=(x_i,y_i),包括步骤：首先，建立数组A[m]和B[n]；然后，利用点集f(i)中的坐标值，对数组A[m]和B[n]进行投票；其次，比较A[m]中的两个最大值，即m¹_max和m²_max，计算边长a=|m¹_max‑m²_max|，权重p^x=A[m¹_max]+A[m²_max]；同样，比较B[n]的两个最大值，即n¹_max和n²_max，计算边长b=|n¹_max‑n²_max|，权重p^y=B[n¹_max]+B[n²_max]；接着，逆时针旋转坐标轴，更新点集f(i)的坐标值，并返回重新计算；最后，当旋转角度达到90º，比较出p^x+p^y的最大值，对应的a，b以及旋转角度即为矩形参数。

主权项

1.一种基于二维点阵的矩形参数提取方法，包括二维平面点集f(i)=(x_i,y_i)，其中x_i和y_i为离散坐标，x_i的取值上限为X_max，y_i的取值上限为Y_max,其特征在于：包括以下步骤：(1) 建立数组A[m]，B[n]，并初始化为0，其中0≤m≤X_max，0≤n≤Y_max；(2) 计算点集f(i)=(x_i,y_i)中的x最大值x_max和最小值x_min，y的最大值y_max和最小值y_min；(3) 利用点集f(i)=(x_i,y_i)中的x、y坐标值，对数组A[m]和B[n]进行投票，即A[x_i]= A[x_i]+1，B[y_i]= B[y_i]+1；(4) 比较A[m]的最大值，即A[m¹_max]；如果m¹_max＞(x_max+x_min)/2，则将m>(x_max+x_min)/2的数组A[m]清零；如果m¹_max≤(x_max+x_min)/2，则将m≤(x_max+x_min)/2的数组A[m]清零；比较A[m]的最大值，即A[m²_max]；计算边长a= |m¹_max‑m²_max|，权重p^x= A[m¹_max]+A[m²_max]；(5) 比较B[n]的最大值，即B[n¹_max]；如果n¹_max＞(y_max+y_min)/2，则将n>( y_max+y_min)/2的数组B[n]清零；如果n¹_max≤(y_max+y_min)/2，则将n≤(y_max+y_min)/2的数组B[n]清零；比较B[n]的最大值，即B[n²_max]；计算边长b= |n¹_max‑n²_max|，权重p^y= B[n¹_max]+B[n²_max]；(6) 将坐标轴逆时针旋转0.1º，在新坐标系中更新点集f(i)的坐标值，然后返回步骤1，重新计算；当旋转角度达到90º，进入下一个步骤；(7) 比较出p^x+p^y的最大值，对应的a，b以及旋转角度即为矩形参数的长、宽及倾斜角。