[发明专利]一种基于图形几何关系的平行四边形编码标志的解码方法有效

专利信息
申请号: 202110392348.X 申请日: 2021-04-13
公开(公告)号: CN113129397B 公开(公告)日: 2022-10-14
发明(设计)人: 朱华炳;杨霈;殷玉龙;杨昭辉 申请(专利权)人: 合肥工业大学
主分类号: G06T9/20 分类号: G06T9/20;G06T5/30;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/187;G06T7/62;G06T7/66
代理公司: 合肥律通专利代理事务所(普通合伙) 34140 代理人: 赵春海
地址: 230009 *** 国省代码: 安徽;34
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 图形 几何 关系 平行四边形 编码 标志 解码 方法
【权利要求书】:

1.一种基于图形几何关系的平行四边形编码标志的解码方法,所述编码标志为正方形的编码方格,所述编码方格的表面设置有平行四边形背景图案和编码图案,所述编码图案位于平行四边形背景图案的内部,所述编码图案包括定位图案、定向图案和编码组合图案,所述定向图案和定位图案用于平行四边形编码标志方向的判断,所述编码组合图案用于平行四边形编码标志各个角点的编码,每个编码组合图案均由一个编码组合定向图案和三个编码组合编码图案组成,其特征在于:利用数字图像处理的方法获得摄像机拍摄的包含N个平行四边形编码标志的图像中每个特征角点的编码序号和亚像素坐标,进而完成平行四边形编码标志解码的步骤如下:

步骤1.1、利用摄像机拍摄空间中放置的N个平行四边形编码标志,获得编码标志图像,所述编码标志图像当中包含N个平行四边形编码标志;

步骤1.2、建立角点的像素坐标系;

步骤2.1、对编码标志图像进行灰度处理,得到编码标志灰度图像P1

步骤2.2、对编码标志8位灰度图像P1进行复制备份,得到编码标志灰度备份图像P1′;

步骤2.3、对编码标志灰度备份图像P1′进行二值化处理,得到编码标志二值化图像P2

步骤3、设定黑色连通域圆度阈值λ′,像素点个数阈值λ″;

步骤4.1、计算编码标志二值化图像P2中所有黑色连通域的圆度值λn和像素点个数cn,其中每个黑色连通域的圆度值由式(1)得出,

其中,ln代表对应黑色连通域轮廓的周长,sn代表对应黑色连通域的面积,n=1,2,3,4...;

步骤4.2、选择合适的黑色连通域圆度阈值λ′和像素点个数阈值λ″以在编码标志二值化图像P2中获得N个平行四边形编码标志中各自所对应的N个定向圆环中心的黑色连通域,并放入圆环黑色连通域集合A′中;

其中,编码标志二值化图像P2中的各个圆环黑色连通域的圆度值均小于圆度阈值λ′,且各个圆环黑色连通域的像素点个数均大于像素点个数阈值λ″;

步骤4.3、取整数变量i并赋值i=1;

步骤4.4、计算圆环黑色连通域集合A′中的第i个圆环黑色连通域Mi的质心像素坐标并记为o″d,i(x″d,i,y″d,i),将得到的第i个圆环黑色连通域Mi的质心像素坐标o″d,i(x″d,i,y″d,i)作为圆环黑色连通域质心集合A的第i元素;

步骤4.5、判断i是否小于N,若i<N,则将i+1赋值给i,返回步骤4.4顺序执行;否则,即获得了编码标志二值化图像P2中各个圆环黑色连通域的质心像素坐标o″d,1(x″d,1,y″d,1)、o″d,2(x″d,2,y″d,2)、…、o″d,N(x″d,N,y″d,N),并依次放入圆环黑色连通域质心集合A中;

步骤5、取整数变量ζ并赋值ζ=1;

步骤6.1、将编码标志二值化图像P2进行两次复制备份,分别得到第ζ组第1个备份二值化图像P′ζ,1和第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2

步骤6.2、利用去除编码标志复杂背景算法对第ζ组第1个备份二值化图像P′ζ,1进行数字图像处理,得到第ζ个无复杂背景平行四边形二值化图像P″ζ,1

步骤7.1、对编码标志灰度图像P1再次进行复制备份,获得第ζ个备份灰度图像P″′ζ

步骤7.2、利用角点检测算法在第ζ个无复杂背景平行四边形二值化图像P″ζ,1中提取4个角点的亚像素坐标,并记为第ζ个无复杂背景平行四边形二值化图像P″ζ,1上的4个备选角点C″ζ,1(x″ζ,1,y″ζ,1)、C″ζ,2(x″ζ,2,y″ζ,2)、C″ζ,3(x″ζ,3,y″ζ,3)、C″ζ,4(x″ζ,4,y″ζ,4);

步骤7.3、在第ζ个无复杂背景平行四边形二值化图像P″ζ,1中做黑色连通域腐蚀,使得第ζ个无复杂背景平行四边形二值化图像P″ζ,1中的白色连通域扩大;并将处理所得的图像记为第ζ个运算二值化图像P″ζ,2

步骤7.4、将第ζ个运算二值化图像P″ζ,2中灰度值为255的部分的值置为1,将第ζ个运算二值化图像P″ζ,2中灰度值为0的部分的值置为0,而后利用第ζ个运算二值化图像P″ζ,2和第ζ个备份灰度图像P″′ζ进行乘法运算,将得到的结果图像记为第ζ个覆盖结果图像Tζ

步骤7.5、利用角点检测算法在第ζ个覆盖结果图像Tζ中提取所有角点的亚像素坐标并存入第ζ个初选角点亚像素坐标集合Bζ中;

步骤7.6、取整数变量i并赋值i=1;

步骤7.7、在所述第ζ个初选角点亚像素坐标集合Bζ中寻找距离亚像素坐标值(x″ζ,i,y″ζ,i)最近的角点亚像素坐标并记为C′ζ,i(x′ζ,i,y′ζ,i);

步骤7.8、判断i是否小于4,若i<4,则将i+1赋值给i并返回执行步骤7.7;否则,此时已经获得了第ζ个覆盖结果图像Tζ上包含质心像素坐标值(x″d,ζ,y″d,ζ)的平行四边形编码标志的4个特征角点的亚像素坐标C′ζ,1(x′ζ,1,y′ζ,1)、C′ζ,2(x′ζ,2,y′ζ,2)、C′ζ,3(x′ζ,3,y′ζ,3)、C′ζ,4(x′ζ,4,y′ζ,4),且执行步骤8.1;

步骤8.1、在第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上,将包含质心像素坐标值(x″d,ζ,y″d,ζ)的平行四边形编码标志记为第ζ个平行四边形编码标志;

步骤8.2、在第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上,选取亚像素坐标值分别为(x′ζ,1,y′ζ,1)、(x′ζ,2,y′ζ,2)、(x′ζ,3,y′ζ,3)、(x′ζ,4,y′ζ,4)的4个像素点作为第ζ个平行四边形编码标志的角点四边形Sζ的4个顶点,将4个顶点相连进而获得第ζ个平行四边形编码标志的角点四边形Sζ

步骤9、在第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上,寻找距离质心像素坐标值(x″d,ζ,y″d,ζ)最近的白色连通域,并将此白色连通域的灰度值赋值为0;

步骤10、在第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上,第ζ个平行四边形编码标志的角点四边形Sζ内部的所有像素点的灰度值保持不变,将第ζ个平行四边形编码标志的角点四边形Sζ以外的所有像素点的灰度值赋值为255;

步骤11.1、在第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上,提取第ζ个平行四边形编码标志的角点四边形Sζ中所有的内、外轮廓,记为第ζ个平行四边形编码标志内的轮廓集合Dζ

步骤11.2、统计第ζ个平行四边形编码标志内的轮廓集合Dζ内每个轮廓包含的像素点数,将包含像素点数第二多的轮廓记为第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上第ζ个平行四边形编码标志内的定位圆轮廓Gζ,计算其质心像素坐标并记为第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上第ζ个平行四边形编码标志内的定位圆质心像素坐标o′l,ζ(x′l,ζ,y′l,ζ);

步骤12、将第ζ个平行四边形编码标志内的轮廓集合Dζ中4个包含像素点数最少的轮廓记为编码组合定向图案轮廓Zζ,1、编码组合定向图案轮廓Zζ,2、编码组合定向图案轮廓Zζ,3、编码组合定向图案轮廓Zζ,4,并分别计算其质心

步骤13.1、根据第ζ个平行四边形编码标志内的轮廓集合Dζ中,除去包含像素点数最多的两个轮廓以及包含像素点数最少的4个轮廓,判断剩余轮廓个数κζ的大小,分为如下情况:若κζ==0,则执行步骤14.1;否则这κζ个轮廓即为第ζ个平行四边形编码标志内编码组合编码图案的轮廓,分别记为编码组合图案编码组合图案…、编码组合图案

步骤14.1、给整数变量i并赋予初值i=1;

步骤14.2、在第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上,计算编码组合图案的质心将i+1重新赋值给i后继续执行此步骤,直到i>κζ结束;由此可以得到对应编码组合图案编码组合图案…、编码组合图案的质心像素坐标

步骤15.1、在第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上,记在第ζ个平行四边形编码标志中位于第1编码区域、第2编码区域、第3编码区域和第4编码区域的特征角点的亚像素坐标分别为Cζ,1(xζ,1,yζ,1)、Cζ,2(xζ,2,yζ,2)、Cζ,3(xζ,3,yζ,3)、Cζ,4(xζ,4,yζ,4);并在第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上,将像素坐标值为的(x″d,ζ,y″d,ζ)的像素点记为第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上第ζ个平行四边形编码标志的定向圆环质心o′d,ζ(x′d,ζ,y′d,ζ),并将亚像素坐标值为(x′ζ,1,y′ζ,1)、(x′ζ,2,y′ζ,2)、(x′ζ,3,y′ζ,3)、(x′ζ,4,y′ζ,4)的4个像素点分别记为C″′ζ,1(x″′ζ,1,y″′ζ,1)、C″′ζ,2(x″′ζ,2,y″′ζ,2)、C″′ζ,3(x″′ζ,3,y″′ζ,3)、C″′ζ,4(x″′ζ,4,y″′ζ,4);

步骤15.2在第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上,第ζ个平行四边形编码标志中的方向向量由公式(2)得出,

步骤16、在第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上,找出4个像素点C″′ζ,1(x″′ζ,1,y″′ζ,1)、C″′ζ,2(x″′ζ,2,y″′ζ,2)、C″′ζ,3(x″′ζ,3,y″′ζ,3)、C″′ζ,4(x″′ζ,4,y″′ζ,4)中距离定位圆质心的像素坐标o′l,ζ(x′l,ζ,y′l,ζ)最近的2个像素点,分别记为Cζ,1min(xζ,1min,yζ,1min)和Cζ,2min(xζ,2min,yζ,2min);

在4个像素点中找到第ζ个平行四边形编码标志中第2编码区域和第3编码区域的特征角点的亚像素坐标值并分别赋值给Cζ,2(xζ,2,yζ,2)和Cζ,3(xζ,3,yζ,3);

通过公式(3)和(4)计算出在第ζ个平行四边形编码标志中的第1判断向量和第2判断向量并通过式(5)和式(6)计算出第1区域划分正弦值sinαζ和第2区域划分正弦值sinβζ

步骤17、在第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上,将余下的2个像素点的亚像素坐标值分别赋值给第ζ个平行四边形编码标志的临时坐标值1,记为C′ζ,5(x′ζ,5,y′ζ,5),以及临时坐标值2,记为C′ζ,6(x′ζ,6,y′ζ,6);

根据公式(7)和(8)求出在第ζ个平行四边形编码标志中的第3判断向量和第4判断向量

步骤18、在第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上,根据第3判断向量和第4判断向量通过式(9)和式(10)得出第3区域划分正弦值sinωζ和第4区域划分正弦值sinξζ

根据sinωζ和sinξζ的取值情况,将C′ζ,5(x′ζ,5,y′ζ,5)或C′ζ,6(x′ζ,6,y′ζ,6)的亚像素坐标值赋值给Cζ,4(xζ,4,yζ,4)或Cζ,1(xζ,1,yζ,1);

步骤19、在第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上将由特征角点Cζ,1(xζ,1,yζ,1)指向特征角点Cζ,4(xζ,4,yζ,4)的向量记为向量且由公式(11)得出:

取整数变量i并赋值i=1;

步骤20、在第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上,根据编码组合定向图案质心向量和方向向量通过公式(12)、(13)和(14)计算出第i编码组合判断向量编码组合判断余弦值和的取值情况:

判断i是否满足i<4,若i<4,则将i+1赋值给i,返回执行步骤20;否则,即得到了第ζ个平行四边形编码标志中第1编码区域的编码组合定向图案质心第2编码区域的编码组合定向图案质心第3编码区域的编码组合定向图案质心和第4编码区域的编码组合定向图案质心并继续执行步骤21;

步骤21、重新给整数变量i赋值i=1;

步骤22、定义4个二维浮点型数组并初始化这4个二维数组中的所有元素,且赋值为-1;另外取4个整数变量初始化

步骤23、在第ζ组第2个备份二值化图像P′ζ,2上,计算第ζ个平行四边形编码标志中编码组合编码图案标志圆轮廓的质心像素坐标与定位圆中心o′l,ζ所形成的第ζ组第i区别向量

通过式(16)、式(17)计算

步骤24.1、重新给整数变量i赋值i=1;

步骤24.2、根据的取值情况,取整数变量和并赋值;

若i<4,将i+1赋值给i并返回执行步骤24.2;否则继续执行步骤25;

步骤25、通过公式(21)得出第ζ个平行四边形编码标志的编号Wζ

Wζ=VζT·U (21)

其中,列向量U=(20,21,22,...211)T,列向量

步骤26、记第ζ个平行四边形编码标志中属于第σ编码区域的特征角点的编码号为其中Wζ为标定角点所属编码方格的编号,σ的取值代表标定角点所属的第σ编码区域,其中σ=1,2,3,4;

至此获得了第ζ个平行四边形编码标志中4个特征角点各自的编码号与其相应的亚像素坐标值:

编码号为的特征角点的亚像素坐标值为(xζ,1,yζ,1);

编码号为的特征角点的亚像素坐标值为(xζ,2,yζ,2);

编码号为的特征角点的亚像素坐标值为(xζ,3,yζ,3);

编码号为的特征角点的亚像素坐标值为(xζ,4,yζ,4);

步骤27、判断ζ是否小于N,若满足,则将ζ+1重新赋值给ζ,并返回步骤6.1顺序执行;若不满足,则已经找到每个平行四边形编码标志上4个特征角点的亚像素坐标值和对应的编码号。

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  • 2018-06-26 - 2020-09-01 - G06T9/20
  • 本发明公开了一种基于正三角形网格链码的二维目标边界表达方法,能够实现正三角形网格中二维目标的边界表达。该方法为采用正三角形网格对图像进行离散化,获取二维目标的外轮廓线,获取二维目标的外轮廓线上各正三角形边界网格。取当前边界网格在二维目标的外轮廓线上的边数为1、2或3。当边数分别为1、2、3时,根据当前边界网格与上一边界网格之间的内部或者外部正三角形网格的数量进行编码。按编码方向取下一边界网格,取其初始编码,直至所有边界网格均获得初始编码,将所有正三角形边界网格的初始编码组合为二维目标的链码,采用链码作为所提取的二维目标边界。
  • 一种基于边链码的图像目标边界表达方法-201810667633.6
  • 魏小峰;程承旗;任伏虎;陈波;童晓冲;濮国梁 - 北京大学
  • 2018-06-26 - 2020-08-28 - G06T9/20
  • 本发明公开了一种基于边链码的图像目标边界表达方法,是一种兼顾表达效率与链码长度的链码方法。该方法包括如下步骤:获取图像中待编码目标的外轮廓线,取待编码目标的外轮廓线上各边界像素,以任一边界像素作为起始像素,以起始像素开始,取当前边界像素在待编码目标的外轮廓线上的边数。若当前边界像素的轮廓前进方向与上一边界像素不一致则在边数前增加区分码作为当前边界像素的初始编码;否则直接将边数作为当前边界像素的初始编码。按设定的编码方向取下一边界像素,获取其初始编码,直至所有边界像素均获得初始编码。将待编码目标的外轮廓线上所有边界像素的初始编码组合为待编码目标的边链码,存储边链码作为所提取的图像目标边界。
  • 一种将视频块分割模式和视频编码块关联的装置和方法-201480066975.2
  • 费边·耶格尔;亚采克·科涅奇 - 华为技术有限公司
  • 2014-03-20 - 2020-03-10 - G06T9/20
  • 本发明涉及一种将视频块分割模式(503、505、507、509、511、513)和视频编码块(301)关联的装置(200),其中,所述装置(200)包括:获得器(201),用于获得一组分割掩码样本(A、B、C、D、E、F)的值,其中,该组分割掩码样本中的每个分割样本代表用于定义所述视频编码块的视频编码块分区的分割掩码(409)中的不同位置;选择器(203),用于基于该组分割掩码样本中的分割掩码样本值,从一组(501)预定的视频块分割模式(503、505、507、509、511、513)中选择视频块分割模式(503、505、507、509、511、513);关联器(205),用于将所述选择的视频块分割模式(503、505、507、509、511、513)和所述视频编码块(301)关联。
  • 一种面向彩色结构光编码与边缘提取方法-201610662078.9
  • 崔海华;尹炜;程筱胜;戴宁;杨柳 - 南京航空航天大学
  • 2016-08-12 - 2019-08-06 - G06T9/20
  • 本发明涉及一种面向彩色结构光编码与边缘提取方法,属于一般的图像数据处理或产生技术以及光学三维测量领域。该方法执行如下步骤:1)建立标定环境系统;2)制作关于三原色和次原色的图像若干;3)采集各单色图像对应的图像序列;4)建立第一HSI空间坐标系;5)将步骤3)映射坐标;6)建立第二HSI空间坐标系统;7)建立编码条纹序列并将编码条纹图像投影到物体表面;8)采集经过物体表面调制的条纹图像;9)将步骤8)采集到的待测物表面调制后的条纹图像进行解码;10)进行坐标转化,以此来确定待测物表面上条纹的精确边缘。该方法通过映射坐标等方式将派出环境因素的干扰,利用特殊编码解码方式对图像边缘进行快速准确提取。
  • 一种基于LCV模型的图像轮廓编码方法及系统-201610154343.2
  • 孟思明;罗笑南 - 中山大学
  • 2016-03-16 - 2018-12-21 - G06T9/20
  • 本发明公开了一种基于LCV模型的图像轮廓编码方法及系统,其中所述方法包括:采用LCV模型对目标图像进行轮廓分割处理,获取所述目标图像的轮廓坐标信息;根据所述轮廓坐标信息进行轮廓矩阵构建处理,获取所述目标图像的轮廓矩阵;对所述轮廓矩阵进行编码处理,获取所述目标图像的轮廓编码矩阵;对所述轮廓编码矩阵进行二值化处理,获取二值化轮廓编码矩阵;对所述二值化轮廓编码矩阵进行排列编码,获取所述轮廓对应的编码链;在本发明实施例中,通过轮廓坐标提取、轮廓矩阵构建、编码、二值化和排列编码处理,从多角度的提取挖掘出图像边界轮廓的信息,得到的图像特征信息较强,在外界存在一定的干扰下也能保持着原图像特定的特征信息。
  • 用于视频稳定化的视频图像对齐-201680051291.4
  • D·S·杨库 - 优创半导体科技有限公司
  • 2016-08-18 - 2018-04-17 - G06T9/20
  • 一种系统和方法,涉及计算与参考视频帧相关联的第一边缘图,生成与输入视频帧相关联的第二边缘图,基于第一边缘图的第一频域表示和第二边缘图的第二频域表示来生成参考视频帧和视频帧之间的偏移,根据计算出的偏移来平移输入视频帧的多个像素的位置,以使输入视频帧相对于参考视频帧对齐,以及将对齐的视频帧发送到下游设备。
  • 轮廓加密和解密-201580025351.0
  • P·H·特伦;M·B·梁;L·荣;J·A·海沃德 - 亚普蒂恩(B.V.I.)公司
  • 2015-04-14 - 2017-02-22 - G06T9/20
  • 一种加密信息的方法,包括:将表示为比特串的信息序列转换为曲线编码系统,其中曲线编码系统的每个元素对应于连续的相同值比特的子序列;将所述曲线编码系统转换为至少一条闭合曲线;以及将所述至少一条闭合曲线嵌入2维图案中。一种用于解密信息的方法,包括:从数字化2维图案提取至少一条闭合曲线;以及将至少一条闭合曲线转换为表示为比特串的信息序列。
  • 一种基于融合的图像超像素网格化方法-201410009210.7
  • 冯伟;万亮;谭志羽 - 天津大学
  • 2014-01-08 - 2017-01-18 - G06T9/20
  • 本发明公开了一种基于融合的图像超像素网格化方法,所述方法包括以下步骤通过多种超像素分割方法对输入图像进行分割,获取多种超像素分割结果,再依次进行边缘提取、线性融合和归一化处理,对处理后结果进行距离转换,生成软边缘图;通过匈牙利算法设置网格点;根据活动轮廓计算网格点之间边,更新所述软边缘图;对每一个由四个网格点及其之间的边围城的图像区域给定一个对应的标签,由所述标签唯一确定图像区域,即生成网格超像素。本方法降低了计算的数量级,提高了运行速度,网格超像素在物体边缘分割效果好,提高了检测精度,满足实际应用中需要,根据实验结果表明,本发明提出的方法在更短的计算时间下,获得了更准确的检测结果。
  • 用链码编码彩色动画图像的方法-201510244648.8
  • 刘勇奎;李灵华 - 大连民族学院
  • 2015-05-14 - 2015-09-02 - G06T9/20
  • 本发明公开一种用链码编码彩色动画图像的方法,其特征在于按照如下步骤进行:输入待编码的彩色动画图像,对彩色动画图像进行预处理,将彩色动画图像分解为红色分量R、绿色分量G和蓝色分量B三个独立部分;每一独立部分单独采用链码进行编码;把分立的链码链接在一起并进行关联存储,所述链码结点存储表如下。
  • 一种AutoCAD中图形替换文字的方法及装置-201510014198.3
  • 徐凌飞 - 深圳清溢光电股份有限公司
  • 2015-01-12 - 2015-04-29 - G06T9/20
  • 本发明属于光刻机图形技术领域,提供了一种AutoCAD中图形替换文字的方法和装置。在本发明中,首先根据字库建立数个字体匹配表;字体匹配表与字库的字体一一对应,字体匹配表中的每个元素包括文字以及在字体中与文字对应的轮廓图形;然后获取待转换的文件;再获取文件中的文字对应的字体匹配表;最后将文件中的文字替换为字体匹配表中与文字对应的轮廓图形。本发明通过所述AutoCAD中图形替换文字的方法和装置,提高了AutoCAD中图形替换文字的效率。
  • 基于图像色度的彩色数字图像篡改检测方法-201180004412.7
  • 谭铁牛;董晶;王伟 - 中国科学院自动化研究所
  • 2011-04-28 - 2013-03-06 - G06T9/20
  • 提供了一种基于图像色度的彩色数字图像篡改检测方法,所述方法包括训练过程和分类过程,训练过程包括:对训练库中已标记类别信息的彩色图像从RGB色彩空间转换到YCbCr色彩空间,并提取其色度分量;计算色度分量的边缘图像,并对大于阈值的灰度值进行截断,得到新的边缘图像;对新的边缘图像计算马尔可夫链的稳态分布;将标记好类别信息的特征输入到SVM分类器中进行训练,得到分类器模型;分类过程包括:对任意输入的彩色图像从RGB色彩空间转换到YCbCr色彩空间,并提取其色度分量;计算色度分量的边缘图像,并对大于阈值的灰度值进行截断,得到新的边缘图像;对新的边缘图像计算马尔可夫链的稳态分布作为特征;将所述特征载入训练过程中的分类器模型进行分类,得到判决结果。
  • 一种记录图像的方法-201110210926.X
  • 鞠怡明;易凯 - 苏州科雷芯电子科技有限公司
  • 2011-07-27 - 2013-01-30 - G06T9/20
  • 本发明公开了一种所需数量量少,处理图像时方便的记录图像方法,其包括以下步骤:1)将图像分成若干个方块,使得每个方块是一个3×3个像素单位,即9个数据;2)利用二次曲面拟合的方法根据所述的9个数据生成拟合曲面,其公式如下:G(x,y)=a0+a1·x+a2·y+a3·x2+a4·x·y+a5·y2,式中,G(x,y)是点(x,y)的灰度值,x,y分别为0或1或2,a0、a1、a2、a3、a4、a5分别为拟合曲面的6个参数;3)以所述的a0、a1、a2、a3、a4、a5这6个拟合曲面的参数记录图像。
  • 基于分数傅立叶变换的形状描述方法-201210150026.5
  • 郑丽颖;石大明 - 哈尔滨工程大学
  • 2012-05-15 - 2012-10-10 - G06T9/20
  • 本发明提供的是一种基于分数傅立叶变换的形状描述方法。其步骤是:第一步,估计图像中目标物体的质心和主轴方向;第二步,将图像旋转和平移;第三步,去除旋转和平移之后的图像中的目标外接矩形之外的部分,得到目标图像,并将目标图像的大小进行归一化;第四步,计算归一化图像的不同阶数的分数傅立叶变换;第五步,舍弃分数傅里叶变换的幅值,仅保留相位;第六步,将归一化图像的各阶分数傅立叶变换的相位直方图作为物体的形状特征。本发明所提出的形状描述方法具有旋转和平移不变性以及利用分数傅里叶变换相位的特点,实现了图像在不同尺度上的滤波,保证了使得所描述的特征既和物体的边界轮廓有关,又与物体的内部区域有关。
  • 基于光学轮廓波变换的图像压缩系统-201110143376.4
  • 韩亮;蒲秀娟;余月华;吴江洲;张博为;李禅飞 - 重庆大学
  • 2011-05-31 - 2011-10-19 - G06T9/20
  • 本发明一种基于光学轮廓波变换的图像压缩系统,属于图像处理技术领域。该系统包括光学轮廓波变换模块、量化模块和统计编码模块;先将输入图像经光学轮廓波变换模块实现轮廓波变换,得到输入图像的轮廓波变换的数值结果;然后由量化模块对输入图像的轮廓波变换的数值结果进行量化,得到输入图像的轮廓波变换的数值结果的量化结果;再由统计编码模块对输入图像的轮廓波变换的数值结果的量化结果进行编码,得到输入图像的压缩编码结果。本发明提出的图像压缩方法可以用于远程教育、远程医疗、图像监测、数码照相、交通监控等众多领域,与传统的图像压缩方法相比,它可以提高图像压缩速度。
  • 弗里曼链码与顶点链码的相互转换方法-200810201225.8
  • 陈优广;朱敏 - 华东师范大学
  • 2008-10-15 - 2009-07-29 - G06T9/20
  • 本发明涉及弗里曼链码与顶点链码的相互转换方法,包括:八方向FREEMAN链码与顶点链码的相互转换;四方向FREEMAN链码与顶点链码的相互转换。与现有技术相比,本发明的方法时间复杂度低,易于实现,对多连通区域内外边界都适用,使得两种链码信息可共享,能够更好地发挥链码的优点,为用户提供更多的方便。
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