[发明专利]最小二乘邻边垂直拟合的矩形标志符高精度检测定位方法

摘要

本发明提供了一种最小二乘邻边垂直拟合的矩形标志符高精度检测定位方法，对获取的灰度图像经预处理分离出矩形标志符，进行边缘提取，获取矩形标志符的初始轮廓点集，将其分割成四个轮廓子集；筛选轮廓子集中的有效点集并去噪优化，获得用于拟合矩形标志符四条直边的原型边子集；利用相邻的原型边子集进行基于最小二乘的垂直边拟合，获得四条边的拟合直线方程；根据矩形四个顶点坐标计算得到精确的矩形标志符几何中心位置，用于定位。本发明能够快速准确地定位矩形标志符的几何中心，满足高精度定位要求，同时对图像质量要求一般。

主权项

一种最小二乘邻边垂直拟合的矩形标志符高精度检测定位方法，其特征在于包括下述步骤：步骤一、对N行M列的灰度图像Iorg＝g(x，y)进行去噪预处理，分离出矩形标志符，得到其二值图像Ibi＝f(x，y)，采用canny算子进行标志符所在区域Ω的边缘提取，获取矩形标志符的初始轮廓点集S＝{Pi(xi,yi)|i＝1,2,…,Q}，式中，Q为S中轮廓点Pi的个数；步骤二、求矩形标志符二值图像Ibi＝f(x，y)的初始几何中心O1(x0，y0)，i、j为矩形标志符所在区域Ω中像素点的X、Y坐标，n为像素点总个数；找出S中距离初始几何中心O1(x0，y0)最近的点E(xmin,ymin)，过E、O1两点作参考直线L1，再作一经过O1并垂直于L1的参考直线L2，参考直线L1的方程为参考直线L2的方程为L1和L2将矩形标志符的初始轮廓点集S分割成四个轮廓子集Sac、Sad、Sbc和Sbd；步骤三、从轮廓子集中筛选矩形标志符四条边的有效子集，包括以下步骤：已知矩形标志符两相邻边长之比为W：H，将对应W值的两条平行边称为W边，将对应H值的两条平行边称为H边，W边有效点集的筛选阈值H边有效点集的筛选阈值γ和μ均为控制因子，取值范围均为0.7±0.1；计算轮廓子集Sac中所有的点到参考直线L1的距离dac1、轮廓子集Sbc中所有的点到参考直线L1的距离dbc1，Pac为Sac中任一点，若dac1≤α则Pac∈Svac，若dbc1≤α则Pbc∈Svbc，其中，Svac为轮廓子集Sac中与参考直线L1相交的部分W边的有效点集，Svbc为轮廓子集Sbc中与参考直线L1相交的部分W边的有效点集，Svac与Svbc的并集Svc为矩形轮廓中与参考直线L1相交的一条完整W边的有效点集；计算轮廓子集Sad中所有的点到参考直线L1的距离dad1、轮廓子集Sbd中所有的点到参考直线L1的距离dbd1，Pad为Sad中任一点，Pbd为Sbd中任一点，若dad1≤α则Pad∈Svad，若dbd1≤α则Pbd∈Svbd，其中，Svad为轮廓子集Sad中与直线L1相交的部分W边的有效点集，Svbd为轮廓子集Sbd中与直线L1相交的部分W边的有效点集，Svad与Svbd的并集Svd为矩形轮廓中与参考直线L1相交的另一条完整W边的有效点集；计算轮廓子集Sac中所有的点到参考直线L2的距离dac2、轮廓子集Sad，设Sad中所有点到参考直线L2的距离dad2，若dac2≤β则Pac∈Shac，若dad2≤β则Pad∈Shad，其中，Shac为轮廓子集Sac中与参考直线L2相交的部分H边的有效点集，Shad为轮廓子集Sad中与参考直线L2相交的部分H边的有效点集，Shac与Shad的并集Sha为矩形轮廓中与参考直线L2相交的一条完整H边的有效点集；计算轮廓子集Sbc中所有的点到参考直线L2的距离dbc2、轮廓子集Sbd中所有的点到参考直线L2的距离dbd2，Pbc为Sbc中任一点，若dbc2≤β则Pbc∈Shbc，若dbd2≤β则Pbd∈Shbd，其中，Shbc为轮廓子集Sbc中与参考直线L2相交的部分H边的有效点集，Shbd为轮廓子集Sbd中与直线L2相交的部分H边的有效点集，Shbc与Shbd的并集Shb为矩形轮廓中与直线L2相交的另一条完整H边的有效点集；步骤四、对矩形标志符四条边的有效点集进行优化，得到用于直线拟合的原型边子集：设Svc中有n_vc个点pvc(xvc,yvc)，则Svc的中心点Nc(xc,yc)为：xc=1n_vcΣvc=1n_vcxvc,yc=1n_vcΣvc=1n_vcyvc]]>计算出Svc中每一点与中心点Nc构成的斜率kvc∈Kvc，式中，Kvc为Svc中每一点与中心点Nc构成的斜率集合，将每一点斜率kvc与自适应斜率阈值比较，kvc小于δvc的点被判决为最终的原型边子集Sc；重复本步骤，获取另外三边的有效子集Svd，Sha和Shb优化后的原型边子集Sd、Sa和Sb；步骤五、利用相邻的原型边子集，进行基于最小二乘的邻边垂直拟合及精确定位，步骤如下：设原型边子集Sa、Sb、Sc和Sd中任一条原型边的待拟合直线lj的方程为yj＝kjxj+bj，其相邻垂直边的待拟合直线ljv的方程为其中kj为待拟合直线lj的斜率，bj，bjv分别为待拟合直线lj和ljv的截距，j＝1，2，3，4；设基于最小二乘的目标函数式中，(xj,yj)为lj对应的原型边子集中的点，nj为点的数量；(xjv,yjv)为ljv对应的原型边子集中的点，njv为点的数量；分别对F求偏导，令解得：kj=Σj=1nj(xjyj)-1njΣj=1njxjΣj=1njyj-Σjv=1njv(xjvyjv)+1njvΣjv=1njvxjvΣjv=1njvyjvΣj=1njxj2-1nj(Σj=1njxj)2+Σjv=1njvyjv2-1njv(Σjv=1njvyjv)2]]>bj=1njΣj=1njyj-kjnjΣj=1njxj]]>bjv=1njvΣjv=1njvxjv+kjnjvΣjv=1njvyjv]]>将所求参数kj、bj和bjv分别代入两个待拟合直线方程中，得到矩形标志符两相邻垂直边的拟合直线方程lj和ljv，联立求解两方程，得到两条直线的交点Cj(Xj,Yj)，Cj(Xj,Yj)即为矩形标志符的一个拟合顶点；重复本步骤，用原型边子集Sa与Sc、Sa与Sd、Sb与Sc，以及Sb与Sd分别进行最小二乘垂直拟合，获得矩形标志符四个拟合顶点的坐标C1(X1,Y1)、C2(X2,Y2)、C3(X3,Y3)和C4(X4,Y4)，由四个顶点坐标求得矩形标志符的中心点坐标Oc(Xcenter,Ycenter)，