[发明专利]一种基于含噪鱼眼图像的有效区域提取方法及系统

权利要求书

1.一种基于含噪鱼眼图像的有效区域提取方法，其特征在于，所述方法包括步骤：

A、通过鱼眼摄像头获取一幅含噪鱼眼图像，对含噪鱼眼图像进行预处理；

B、对经过预处理的含噪鱼眼图像使用梯度算法计算后，对有效圆区域进行定位生成第一鱼眼图像；

C、去除第一鱼眼图像的噪声后生成第二鱼眼图像，获取第二鱼眼图像有效圆区域的圆周上的点的集合；

D、对点的集合进行拟合后获取第二鱼眼图像有效圆区域的圆心坐标及半径，根据圆心坐标、半径对应的圆周对第二鱼眼图像进行提取后生成最终的有效圆区域。

2.根据权利要求1所述的基于含噪鱼眼图像的有效区域提取方法，其特征在于，所述步骤A具体包括步骤：

A1、通过鱼眼摄像头获取一幅在有效圆区域中包含有杂光和噪声的含噪鱼眼图像；

A2、对含噪鱼眼图像依次进行高斯滤波处理和二值化处理后生成预处理的含噪鱼眼图像。

3.根据权利要求2所述的基于含噪鱼眼图像的有效区域提取方法，其特征在于，所述步骤B具体包括步骤：

B1、采用hough圆算法对预处理的含噪鱼眼图像的有效圆区域进行定位，获取定位的第一有效圆区域对应的第一圆心和第一半径。

4.根据权利要求3所述的基于含噪鱼眼图像的有效区域提取方法，其特征在于，所述步骤C具体包括步骤：

C1、根据第一有效圆区域对应的第一圆心和第一半径，根据形态学算法对第一鱼眼图像的噪声进行去除后生成第二鱼眼图像；

C2、采用链码算法提取第二鱼眼图像中的有效圆区域轮廓上的点，获取第二鱼眼图像有效圆区域的圆周上的点的集合。

5.根据权利要求4所述的基于含噪鱼眼图像的有效区域提取方法，其特征在于，所述步骤D具体包括步骤：

D1、采用ransac算法，对点的集合进行筛选和拟合，剔除不是有效圆上的点后，得到最终的有效点集；

D2、根据有效点集，使用最小二乘拟合圆的算法计算拟合得到第二鱼眼图像有效圆区域对应的第二圆心坐标及第二半径；

D3、根据第二圆心坐标、第二半径对应的圆周对第二鱼眼图像进行提取后生成最终的有效圆区域。

6.一种基于含噪鱼眼图像的有效区域提取系统，其特征在于，系统包括：

预处理模块，用于通过鱼眼摄像头获取一幅含噪鱼眼图像，对含噪鱼眼图像进行预处理；

定位模块，用于对经过预处理的含噪鱼眼图像使用梯度算法计算后，对有效圆区域进行定位生成第一鱼眼图像；

点集获取模块，用于去除第一鱼眼图像的噪声后生成第二鱼眼图像，获取第二鱼眼图像有效圆区域的圆周上的点的集合；

有效圆区域提取模块，用于对点的集合进行拟合后获取第二鱼眼图像有效圆区域的圆心坐标及半径，根据圆心坐标、半径对应的圆周对第二鱼眼图像进行提取后生成最终的有效圆区域。

7.根据权利要求6所述的基于含噪鱼眼图像的有效区域提取系统，其特征在于，所述预处理模块具体包括：

鱼眼图像获取单元，用于通过鱼眼摄像头获取一幅在有效圆区域中包含有杂光和噪声的含噪鱼眼图像；

预处理单元，用于对含噪鱼眼图像依次进行高斯滤波处理和二值化处理后生成预处理的含噪鱼眼图像。

8.根据权利要求7所述的基于含噪鱼眼图像的有效区域提取系统，其特征在于，所述定位模块具体用于采用hough圆算法对预处理的含噪鱼眼图像的有效圆区域进行定位，获取定位的第一有效圆区域对应的第一圆心和第一半径。

9.根据权利要求8所述的基于含噪鱼眼图像的有效区域提取系统，其特征在于，所述点集获取模块具体包括：

去噪单元，用于根据第一有效圆区域对应的第一圆心和第一半径，根据形态学的算法对第一鱼眼图像的噪声进行去除后生成第二鱼眼图像；

点集获取单元，用于采用链码算法提取第二鱼眼图像中的有效圆区域轮廓上的点，获取第二鱼眼图像有效圆区域的圆周上的点的集合。

10.根据权利要求9所述的基于含噪鱼眼图像的有效区域提取系统，其特征在于，所述有效圆区域提取模块具体包括：

有效点集获取单元，用于采用ransac特征匹配算法及最小二乘拟合算法，对点的集合进行筛选和拟合，剔除不是有效圆上的点后，得到最终的有效点集；

拟合单元，用于根据有效点集拟合得到第二鱼眼图像有效圆区域对应的第二圆心坐标及第二半径；

有效区域提取单元，用于根据第二圆心坐标、第二半径对应的圆周对第二鱼眼图像进行提取后生成最终的有效圆区域。