專利名稱：一種掛網圖像角點檢測的方法及裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術，特別涉及一種掛網圖像角點檢測的方法及裝置。
背景技術：
1、角點簡介 圖像角點是像素點在其鄰域內的各個方向上灰度變換值足夠高的點，它是重要的 圖像點特征之一。角點的準確提取對于圖像匹配、目標識別等領域具有重要意義，其包含了 圖像中比較豐富的二維結構信息，又被稱為"興趣點"或特征點算子。目前的角點檢測方法 可以分為基于模板匹配的檢測方法和基于幾何特征的檢測方法。
2、掛網基礎知識簡介 分色后的圖像是4個具有連續(xù)色調的灰度圖，在4色印刷中，每次印刷時只能使用 一種油墨，而且油墨的濃度保持不變。為了在印刷時獲得連續(xù)色調，需要對灰度圖進行掛網 處理。掛網，也叫加網，就是把連續(xù)色調的圖像分解成網點的過程。加網后的圖像，用網點的 大小和疏密反映圖像實際色的深淺層次。基于人的視覺效果，當從一個近距離觀察圖像時， 網點及其周圍的空間創(chuàng)建連續(xù)色調的假像，較大的網點看起來暗，較小的網點看起來亮；網 點稠密的區(qū)域看起來暗，網點稀疏的區(qū)域看起來亮。掛網的方法有多種，根據圖形加網位置 的不同，可分為前端掛網和后端掛網；根據形成網點方法的不同，可分為調幅(AM)和調頻 (FM)掛網的方法。前端掛網也叫軟件掛網，它是圖像在編排輸出之前，先做掛網處理，然后 將掛網處理后的圖像數(shù)據存儲在磁盤上，供印刷輸出時調用。這種掛網方法的特點是處理 速度慢，占有磁盤空間大，但靈活性強，易于升級和改變。后端掛網也叫硬件掛網，它是圖像 在編排輸出的同時，由柵格處理器RIP對圖像實現(xiàn)高速的掛網方法。這種方法的特點是處 理速度快，節(jié)省磁盤空間，但需要RIP的支持，不易于升級，靈活性差。調幅掛網是在印刷時 通過改變印刷網點的大小來實現(xiàn)印刷的半色調的方法，網點大的地方顏色暗，網點小的地 方顏色亮。這種方法，由于柵格圖案的干涉會產生龜紋。這是一種傳統(tǒng)的掛網技術。調頻 掛網是在隨機圖案中印刷相同大小的網點，通過改變網點的稀疏來實現(xiàn)半色調的方法。網 點多的地方顏色暗，網點少的地方顏色亮。這種方法，網點的放置無規(guī)則，印刷品不會形成 一定的紋路，不會產生干涉圖案。 現(xiàn)有技術中，也有涉及在掛網中實現(xiàn)圖像角點檢測的方法，但其處理方法一般用 于低層次圖像處理的最小核值相似區(qū)算法，直接對圖像灰度值進行操作。其不足在于對于 未知掛網參數(shù)的掛網圖像進行角點檢測時，需要占用較多的資源。
發(fā)明內容
本發(fā)明提供一種掛網圖像角點檢測的方法及裝置，用以解決現(xiàn)有技術中存在的，
在未知掛網參數(shù)的掛網圖像進行角點檢測時，需要占用較多的資源的問題。
本發(fā)明實施例中提供了一種掛網圖像角點檢測的方法，包括如下步驟 確定檢測窗口與方向線，所述窗口是奇數(shù)NXN大小的像素窗口，所述方向線經過窗口中心像素點，且圍繞中心像素點在角度上進行等分范圍內,范圍內。
本發(fā)明實施例有益效果如下 本發(fā)明實施例中的掛網圖像角點檢測的方案，屬于計算機圖像處理技術領域。用 來克服現(xiàn)有技術的角點檢測方法應用在掛網圖中檢測效果不佳，且占用大量資源的問題。 具體的是通過根據窗口相鄰方向線指定區(qū)域的像素差值定位角點備選區(qū)域，結合圖像邊緣 檢測，最終得到圖像的角點區(qū)域。采用本發(fā)明方案可以在未知掛網參數(shù)的情況下準確找到 圖像中角點的位置，對掛網圖像的角點檢測具有良好效果。
圖1為本發(fā)明實施例中掛網圖像角點檢測的方法實施流程示意圖；
圖2為本發(fā)明實施例中檢測窗口的構建實例示意圖；
圖3分別為本發(fā)明實施例中方向線0、2、8的左側區(qū)域范圍示意圖；
圖4為本發(fā)明實施例中掛網圖像角點檢測的裝置結構示意圖。
具體實施例方式
下面結合附圖對本發(fā)明的具體實施方式
進行說明。 圖1為掛網圖像角點檢測的方法實施流程示意圖，如圖所示，角點檢測中可以包 括如下步驟 步驟101、確定檢測窗口與方向線； 本步驟中，窗口是奇數(shù)NXN大小的像素窗口，每條等分方向線經過窗口中心像素 點，在等分時，是指圍繞中心像素點在角度上進行等分； 步驟102、確定每一條方向線的相同一側在窗口內的像素灰度值之和；
本步驟中每一條方向線與確定像素的一側關系相同；
步驟103、依次確定相鄰兩條方向線的像素灰度值之和之間的差值；
步驟104、進行圖像邊緣檢測； 步驟105、當窗口中不大于設定閾值的差值連續(xù)且所述差值中有零差值，且窗口中
心像素點為圖像邊緣時，則確定該點為圖像角點。 下面對上述各步驟的具體實施進行詳細說明。 在步驟IOI中，首先需要構造窗口和等分方向線，在構造檢測窗口時，可以構造奇 數(shù)NXN的像素窗口，掛網中該窗口在構造時，N取值為奇數(shù)，N像素XN像素只有為奇數(shù) 才能確保窗口中心點為像素點，而本發(fā)明實施中檢測的便是該中心點上的像素點是否為角 點；本步驟中還可以同時定義M條方向線，每條方向線經過窗口的中心像素點。在構造好后 便可以將窗口應用于圖像的目標檢測點處。 圖2為一個檢測窗口的構建實例示意圖，如圖2所示，本實施例中，構建尺寸為 9X9的像素窗口 201，定義9條方向線，分別為0、1、2、3、4、5、6、7、8。方向線經過窗口中心 像素點的直線，相鄰方向線的夾角相同，即在方向線等分后，相鄰方向線的夾角相同，其相 鄰方向線的夾角為180。 /(M-1)，M為方向線數(shù)量。容易得知，在本實施例中，在等分時，其 相鄰方向線的夾角為180° /(9-1) = 22. 5° 具體實施中，一般來說，窗口大小為NXN時，N^5，方向線數(shù)目^5即可實現(xiàn)發(fā)明 目的，發(fā)明過程中，發(fā)明人注意到窗口大小為NXN時，N二9，方向線數(shù)目為9時取得的效果最佳。 本領域技術人員容易理解在構造窗口時，不僅要考慮到檢測的準確性，還需考慮
到運算速度的快慢，具體的大小可以視實際情況和需要作出相應的選擇。 步驟102中，在確定每一條方向線一側在窗口內的像素灰度值之和時，每一條方
向線與確定像素的一側關系相同是指計算像素灰度值之和的一側都位于方向線的左側、或
者右側，當然如果用別的方位關系來說明時，也可表述成上側、或者下側；但是，不管具體
實施中如何定義計算像素側與方向線的關系，每一條方向線與確定像素的一側關系都要相
5同、統(tǒng)一，因為涉及下一步驟中的差值比較處理，只有統(tǒng)一了該相對關系，才能使得差值的 比較有意義。 下面對步驟103中依次確定差值進行說明。 計算相鄰方向線指定區(qū)域的像素差值是指計算窗口內每一條方向線的指定一側 區(qū)域的所有像素灰度值之和，并計算與指定相鄰方向像素灰度值之和的差值，為便于說明， 實施例中差值以D來表示； 如步驟102中的說明，指定一側區(qū)域可以設定為方向線的右側或者方向線的左 側；那么在依次確定差值時，則可以相應的將相鄰方向設定為左側相鄰方向或者右側相鄰 方向，其中居首的差值和居尾的差值設定為相鄰的差值。 本實施例中，指定一側區(qū)域設定為方向線的左側，圖3分別為方向線0、2、8的左側 區(qū)域范圍示意圖，如圖所示，圖3中黑色區(qū)域分別表示為方向0、2、8的左側區(qū)域范圍，步驟 102中確定像素灰度值之和在本實施例中即為確定黑色區(qū)域中的像素灰度值之和。差值計 算的相鄰方向設定為左側相鄰方向，由圖2可以看出由方向線1開始，其左側的方向線依次 為2、3、4、5、6、7、8，則依次確定相鄰兩條方向線的像素灰度值之和之間的差值，即為像素 灰度值之和差值為方向線1與方向線2像素灰度值之和差值，方向線2與方向線3的像素 灰度值之和差值，以此類推，得到方向7與方向8的像素灰度值之和差值，其中方向1與方 向2像素灰度值之和差值和方向7與方向8的像素灰度值之和差值設定為相鄰的差值。其 中，差值均以絕對值形式表示。 在確定各差值后，一方面可以通過各差值確定相鄰兩個方向線上的像素灰度值之 和之間的變化，即是否大于閾值，另一方面可以通過差值的連續(xù)性來判斷像素和之間的變 化規(guī)律，通過這兩個參數(shù)來確定窗口中的圖像是否存在是角點的可能，該結果將會在步驟 105中用到。 具體的，便是在確定圖像備選角點時，確定在相鄰方向上，如果連續(xù)R個像素差值 D的絕對值均不大于設定的閾值且其中存在零差值，則該點為備選圖像角點；
發(fā)明人在發(fā)明過程中注意到，整數(shù)R在M-1的[50%，75% ]范圍內，實施中，取值 范圍包括50%、75%兩個端點。閾值為像素的最大灰度值時，實施效果較優(yōu)。例如，在本實 施例中，R的取值范圍可以為4《R《6。 具體實施中，此時可以移動窗口位置，重復步驟101 103，完成圖像的備選角點 區(qū)域檢測，即確定出所有的備選的、可能的角點，然后再進行步驟105中最后的判定；顯然 也可以每確定一個可能的備選角點后便進行步驟105中的判定。 步驟104的圖像邊緣檢測在實施中，利用圖像邊緣檢測模板便可以進行圖像邊緣 檢測，其圖像邊緣檢測模板可以是Sobel模板，采用該模板便可以進行圖像邊緣檢測。本領 域技術人員容易理解，任何能夠在掛網圖上進行邊緣檢測的模板都能實現(xiàn)發(fā)明目的，都能 在本實施例中采用。 由上面的步驟103以及104，實施例中便確定了窗口區(qū)域中的圖像是否包含兩個 條件， 一為不大于設定閾值的差值連續(xù)性以及差值中有零差值，二為窗口中心像素點是否 為圖像邊緣，由這兩條件便可執(zhí)行步驟105確定窗口中心像素點是否為角點。S卩，當窗口中 不大于設定閾值的差值連續(xù)且所述差值中有零差值，且窗口中心像素點為圖像邊緣時，則 確定該點為圖像角點。
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如上所述，閾值可以為像素的最大灰度值。在設方向線數(shù)量為M，不大于設定閾值 的差值連續(xù)個數(shù)為R時，可以設定R在M-1的[50%，75% ]范圍內。 還需要說明的是，由于實施中需用到兩個條件來判斷，因此相應的步驟順序并沒 有要求，例如先實施步驟104再實施步驟101等。 基于同一發(fā)明構思，本發(fā)明實施中還提供了一種掛網圖像角點檢測的裝置，由于 角點檢測裝置的實施原理與角點檢測方法相同，因此裝置的部分特征實施可以參考方法的 實施，相同之處不再贅述。 圖4為掛網圖像角點檢測的裝置結構示意圖，如圖所示，裝置中可以包括 窗口模塊401 ，用于確定檢測窗口與方向線，所述窗口是奇數(shù)NX N大小的像素窗
口 ，所述方向線經過窗口中心像素點，且圍繞中心像素點在角度上進行等分； 像素和模塊402，用于確定每一條方向線的相同一側在窗口內的像素灰度值之
和； 差值模塊403，用于依次確定相鄰兩條方向線的像素灰度值之和之間的差值；
邊緣檢測模塊404，用于檢測圖像邊緣； 角點確定模塊405，用于當窗口中不大于設定閾值的差值連續(xù)且所述差值中有零
差值，且窗口中心像素點為圖像邊緣時，確定窗口中心像素點為圖像角點。 其中，角點確定模塊405分別與差值模塊403、邊緣檢測模塊404相連，并根據這兩
個模塊的執(zhí)行結果進行角點確定。 具體實施中，窗口模塊在構建窗口及方向線時，可以進一步用于確定窗口大小為 NXN時，N > 5，方向線數(shù)目^ 5。 窗口模塊還可以進一步用于確定窗口大小為NXN時，N = 9，方向線數(shù)目為9。
窗口模塊還可以進一步用于在所述方向線等分后，使相鄰方向線的夾角為 180° /(M-1)，M為方向線數(shù)量。 角點確定模塊還可以進一步用于確定采用的閾值為像素的最大灰度值。 邊緣檢測模塊可以進一步用于采用Sobel模板進行圖像邊緣檢測。 角點確定模塊可以進一步用于在采用所述方向線數(shù)量為M，所述不大于設定閾值
的差值連續(xù)個數(shù)為R時，確定R在M-1的[50%，75% ]范圍內。 本發(fā)明實施例中根據窗口指定區(qū)域相鄰方向的像素差值定位角點備選區(qū)域，結合 圖像邊緣檢測，最終得到圖像的角點區(qū)域。采用上述方案可以在未知掛網參數(shù)的情況下準 確找到圖像中角點的位置，對掛網圖像的角點檢測具有良好效果。 本領域內的技術人員應明白，本發(fā)明的實施例可提供為方法、系統(tǒng)、或計算機程序 產品。因此，本發(fā)明可采用完全硬件實施例、完全軟件實施例、或結合軟件和硬件方面的實 施例的形式。而且，本發(fā)明可采用在一個或多個其中包含有計算機可用程序代碼的計算機 可用存儲介質(包括但不限于磁盤存儲器、CD-ROM、光學存儲器等)上實施的計算機程序產 品的形式。 本發(fā)明是參照根據本發(fā)明實施例的方法、設備(系統(tǒng))、和計算機程序產品的流程 圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現(xiàn)流程圖和/或方框圖中的每一 流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合?？商峁┻@些計算 機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數(shù)據處理設備的處理器以產生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數(shù)據處理設備的處理器執(zhí)行的指令產生 用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能 的裝置。 這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數(shù)據處理設備以特 定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產生包括指 令裝置的制造品，該指令裝置實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或 多個方框中指定的功能。 這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數(shù)據處理設備上，使得在計 算機或其他可編程設備上執(zhí)行一系列操作步驟以產生計算機實現(xiàn)的處理，從而在計算機或 其他可編程設備上執(zhí)行的指令提供用于實現(xiàn)在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖 一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。 盡管已描述了本發(fā)明的優(yōu)選實施例，但本領域內的技術人員一旦得知了基本創(chuàng)造 性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，所附權利要求意欲解釋為包括優(yōu) 選實施例以及落入本發(fā)明范圍的所有變更和修改。
權利要求
一種掛網圖像角點檢測的方法，其特征在于，包括如下步驟確定檢測窗口與方向線，所述窗口是奇數(shù)N×N大小的像素窗口，所述方向線經過窗口中心像素點，且圍繞中心像素點在角度上進行等分；確定每一條方向線的相同一側在窗口內的像素灰度值之和；依次確定相鄰兩條方向線的像素灰度值之和之間的差值；進行圖像邊緣檢測；當窗口中不大于設定閾值的差值連續(xù)且所述差值中有零差值，且窗口中心像素點為圖像邊緣時，則確定窗口中心像素點為圖像角點。
2. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述N > 5。
3. 如權利要求2所述的方法，其特征在于，所述N二 9。
4. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方向線數(shù)目^ 5。
5. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述方向線等分后，相鄰方向線的夾角為 180° /(M-1)，M為方向線數(shù)量。
6. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述閾值為像素的最大灰度值。
7. 如權利要求1所述的方法，其特征在于，采用Sobel模板進行圖像邊緣檢測。
8. 如權利要求1至7任一所述的方法，其特征在于，所述方向線數(shù)量為M，所述不大于 設定閾值的差值連續(xù)個數(shù)為R，則R在M-1的[50%，75% ]范圍內。
9. 一種掛網圖像角點檢測的裝置，其特征在于，包括窗口模塊，用于確定檢測窗口與方向線，所述窗口是奇數(shù)NXN大小的像素窗口，所述 方向線經過窗口中心像素點，且圍繞中心像素點在角度上進行等分；像素和模塊，用于確定每一條方向線的相同一側在窗口內的像素灰度值之和； 差值模塊，用于依次確定相鄰兩條方向線的像素灰度值之和之間的差值； 邊緣檢測模塊，用于檢測圖像邊緣；角點確定模塊，用于當窗口中不大于設定閾值的差值連續(xù)且所述差值中有零差值，且 窗口中心像素點為圖像邊緣區(qū)域時，確定窗口中心像素點為圖像角點。
10. 如權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述窗口模塊進一步用于確定N^ 5。
11. 如權利要求10所述的裝置，其特征在于，所述窗口模塊進一步用于確定N = 9。
12. 如權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述窗口模塊進一步用于確定方向線數(shù)目> 5。
13. 如權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述窗口模塊進一步用于在所述方向線等 分后，使相鄰方向線的夾角為180° /(M-1)，M為方向線數(shù)量。
14. 如權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述角點確定模塊進一步用于確定采用的 閾值為像素的最大灰度值。
15. 如權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述邊緣檢測模塊進一步用于采用Sobel 模板進行圖像邊緣檢測。
16. 如權利要求9至15任一所述的裝置，其特征在于，所述角點確定模塊進一步用于 在采用所述方向線數(shù)量為M，所述不大于設定閾值的差值連續(xù)個數(shù)為R時，確定R在M-1的 [50%，75% ]范圍內。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種掛網圖像角點檢測的方法及裝置，包括確定檢測窗口與方向線，所述窗口是奇數(shù)N×N大小的像素窗口，所述方向線經過窗口中心像素點，且圍繞中心像素點在角度上進行等分；確定每一條方向線的相同一側在窗口內的像素灰度值之和；依次確定相鄰兩條方向線的像素灰度值之和之間的差值；進行圖像邊緣檢測；當窗口中不大于設定閾值的差值連續(xù)且所述差值中有零差值，且窗口中心像素點為圖像邊緣時，則確定窗口中心像素點為圖像角點。采用本發(fā)明方案可以在未知掛網參數(shù)的情況下準確找到圖像中角點的位置，對掛網圖像的角點檢測具有良好效果。
文檔編號G03F3/00GK101750883SQ200810239368
公開日2010年6月23日 申請日期2008年12月11日 優(yōu)先權日2008年12月11日
發(fā)明者六尾敏明, 馮劍橋, 李平立, 袁夢尤 申請人:北京大學;方正國際軟件(北京)有限公司;京瓷美達株式會社