[发明专利]一种从高到低扫描一维投影图分割目标的方法在审
申请号: | 201910763577.0 | 申请日: | 2019-08-19 |
公开(公告)号: | CN110517281A | 公开(公告)日: | 2019-11-29 |
发明(设计)人: | 罗胜 | 申请(专利权)人: | 温州大学 |
主分类号: | G06T7/136 | 分类号: | G06T7/136;G06T7/11 |
代理公司: | 33247 温州市品创专利商标代理事务所(普通合伙) | 代理人: | 程春生<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
地址: | 325000 浙江省温州市瓯海*** | 国省代码: | 浙江;33 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本发明公开了一种从高到低扫描一维投影图分割目标的方法,其首先将投影图从最大值向最小值扫描,定位出低洼区域和峰值区域,再按任务的特征判别低洼区域和峰值区域是否是合理的目标,或者低洼区域和峰值区域经过合并是否是合理的目标。这种方法能准确定位出投影图中所有的低洼区域和峰值区域,同时能按具体任务设计判定条件,判断低洼区域和峰值区域是否是目标。 | ||
搜索关键词: | 峰值区域 低洼 投影图 扫描 分割目标 判定条件 任务设计 特征判别 准确定位 合并 | ||
【主权项】:
1.一种从高到低扫描一维投影图分割目标的方法,其特征在于,包括如下步骤:/nS1、找到对一维投影图数据D的最大值、最小值和阶梯值;/n将一维数据D升序排列为D’,计算D’的前向差分为D’d;则,D’中的第一个值作为最小值Ve,最后一个值作为最大值V1;D’d中的最小值为阶梯值Vs;/nS2、从高到低扫描一维投影图,在数据D中查找低洼区域,并将找到的低洼区域记录在低洼区域数组里;/nS2.1、在开始时间,只有最大值一个峰V1,有1或者两个低洼区域;从第一个峰开始下降,每次下降Vs,直到遇到第二个峰,第二个峰会分割所在的低洼区域为两个低洼区域;/nS2.2、在当前下降区域(Vi,Vi+1)如果遇到新的峰,新峰值将峰值所在的原低洼区域裁成1-2个新的低洼区域,将原低洼区域去除,将新产生的低洼区域记录在低洼区域数组里;/nS2.3、如此迭代,直到到达最小值Ve;/nS3、分割低洼区域和峰值区域;/nS3.1、找到低洼区域的最小值;/nS3.2、找到低洼区域的左边最大值和右左边最大值,左边最大值为左边界,右左边最大值为右边界;/nS3.3、求取左边界、右边界内的D’d负最小值、正最大值,以此位置为低洼区域的新左边界、新右边界;/nS3.4、从新左边界向右,找到满足条件的点为新左边界Sl;/nDi<Di-1&(Di<Di+1|(Di=Di+n&Di+n<Di+n+1))/n式中,Di为当前点,Di-1为当前点左边点,Di+1为当前点右边第1个点,Di+n为当前点右边第n个点,Di+n+1为当前点右边第n+1个点;/nS3.5、从新右边界向左,找到满足条件的点为新右边界Sr;/nDi<Di+1&(Di<Di-1|(Di=Di-n&Di-n<Di-n-1))/n式中,Di为当前点,Di-1为当前点左边第1个点,Di+1为当前点右边点,Di-n为当前点左边第n个点,Di-n-1为当前点左边第n+1个点;/nS3.6、将[Sl:Sr]作为低洼区域放入区域数组;/nS3.7、将两个低洼区域间的区域作为放入峰值区域放入区域数组,与低洼区域一一相间;/nS4、合并区域/nS4.1、对每个低洼区域,分析是否满足以下条件:/nabs(Mp1-min(Ml1,Mr1))/(Mp1+min(Ml1,Mr1))<T1 (1)/nabs(Mp2-min(Ml2,Mr2))/(Mp2+min(Ml2,Mr2))<T2 (2)/nabs(Mdp1-min(Mdl1,Mdr1))/(Mdp1+min(Mdl1,Mdr1))<T3 (3)/nabs(Mdp2-min(Mdl2,Mdr2))/(Mdp2+min(Mdl2,Mdr2))<T4 (4)/nSr-Sl<T5 (5)/nSr-Sl>T6 (6)/nSr’-Sl’<T7 (7)/nSr’-Sl’>T8 (8)/nabs((Sr-Sl)-(Sr’-Sl’))/((Sr-Sl)+(Sr’-Sl’))<T9 (9)/nabs((Sr-Sl)-(Sr’-Sl’))/((Sr-Sl)+(Sr’-Sl’))>T10 (10)/n /nλ6×abs((Sr-Sl)-(Sr’-Sl’))/((Sr-Sl)+(Sr’-Sl’))<T12 (12)/n式中,Mp1为D在左边界、右边界内的平均值,Mp2为D在左边界、右边界内的最大值,Ml1为D在左峰值区域内的平均值,Ml2为D在左峰值区域内的最大值,Mr1为D在右峰值区域内的平均值,Mr2为D在右峰值区域内的最大值,Mdp1为D’d在左边界、右边界内的平均值,Mdp2为D’d在左边界、右边界内绝对值的最大值,Mdl1为D’d在左峰值区域内的平均值,Mdl2为D’d在左峰值区域内绝对值的最大值,Mdr1为D’d在右峰值区域内的平均值,Mdr2为D’d在右峰值区域内绝对值的最大值,Sr’是峰值区域的左边界(相邻左低洼区域的右边界),Sl’是峰值区域的右边界(相邻右低洼区域的左边界),λ1-λ6是加权系数,T1-T12是经验阈值,abs()是计算绝对值,min()是求两个值中的最小值;/nS4.2、满足条件的低洼区域,其两侧的峰值区域才成立;/nS4.3、合并不满足条件的低洼区域到左低洼区域或者右低洼区域:如果左峰值较右峰值小,合并当前低洼区域到左低洼区域,如果右峰值较左峰值小,合并当前低洼区域到右低洼区域;如果左峰值、右峰值都不合格,当前低洼区域与左低洼区域、右低洼区域三个同时合并;/nS5、按从左到右的顺序间隔存入峰值区域、低洼区域作为分析结果。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于温州大学,未经温州大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/201910763577.0/,转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇:基于红外识别船舶尾气监测系统
- 下一篇:一种二值图像连通域标记方法