[发明专利]基于含噪图像中矩形包围框的精确提取和定位方法

摘要

本发明公开了一种基于含噪图像中矩形包围框的精确提取和定位方法，其主要包括图像清晰度判定、图像膨胀腐蚀和八点填充联合预处理、对包围框的投影求得矩形框的四个顶点等步骤，克服了影像寻找外包围矩形框不精确或失败的问题；本方法针对图像有噪的情况，能够极大提升外围矩形框提取的成功率和准确率，针对图像过爆或偏暗导致的影像图像失真；图像原件扫描时重影、模糊；图像本身就污点噪声等情况能够准确提取外围包围框。

主权项

一种基于含噪图像中矩形包围框的精确提取和定位方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：设定清晰度阈值Thr，通过Laplace边缘检测+Sobel边缘检测融合检测算法，确定图像的边缘线；计算边缘线附近像素点的差值Diff，若Diff<Thr，说明图像模糊失焦，需要作增强处理；若Diff>Thr，说明图像清晰；步骤二：如果图像不清晰，将图像转换到DCT域，保留DCT域中的高频部分，将导致模糊的低频部分去除，实现图像增强；步骤三：图像自适应二值化处理，将彩色图像转成黑白二值图像，提取图像的外围轮廓粗，由于粗轮廓提取时受到干扰噪声，导致轮廓毛刺多且轮廓是非矩形的，选取最大面积的外围轮廓；步骤四：对粗提取的外围轮廓进行预处理一：判断外围轮廓是否闭合，如果不闭合，对图像进行先膨胀后腐蚀操作，连接邻近像素点、平滑边界；设定次数Num，预处理的结束条件是：预处理循环次数达Num或外围轮廓已闭合；步骤五：对粗提取的外围轮廓进行预处理二：对外围轮廓进行“八点填充”：当外围轮廓以外的任意一点的周围八个点中有四点是外围轮廓上的点，则把该点也加入外围轮廓线上的点；步骤六：外围轮廓旋转校正：根据预处理好的外围轮廓，计算出其中的最长直线，以包围框的左上顶点为原点，以包围框的水平向右方向为X轴正方向，以包围框的垂直向下方向为Y轴正方向，计算所有线段与X轴正方向的夹角，若夹角大于90度，则用180减去该角度，选取最小的夹角，将最小的夹角作为待检测表格图像旋转的角度，若该夹角线段与X轴正方向的夹角大于90度，采用逆时针旋转，否则采用顺时针旋转，最终完成对外围轮廓进行倾斜校正；步骤七：针对旋转后的外围轮廓，将其按x轴进行投影，y轴进行投影，设定寻找像素范围Range，找到对应x轴上[x‑Range，x+Range]范围内，投影点数最多的两个范围，并取两者范围中点位置：x0，x1；同理，找到对应y轴上[y‑Range，y+Range]范围内点数最多的两个范围的中点：y0，y1；步骤八：通过x0，x1，y0，y1四个位置可以确定矩形的四点，分别是(x0，y0)、(x0，y1)、(x1，y0)和(x1，y1)，画出精确的轮廓；步骤九：逆向旋转：根据步骤六精确的轮廓进行逆向旋转，得到原始图像的精确轮廓位置。