專(zhuān)利名稱(chēng)：屏幕區(qū)域檢測(cè)方法及系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，具體而言，涉及圖像分割領(lǐng)域，尤其涉及一種從所捕獲的圖像中檢測(cè)屏幕區(qū)域的方法以及使用這種方法的系統(tǒng)。
背景技術(shù)：
在各種研討會(huì)中，采用投影儀作為輔助工具對(duì)于演講的進(jìn)行非常有幫助。但是在演講的過(guò)程中，演講人需要頻繁地操作計(jì)算機(jī)來(lái)切換投影屏幕上的內(nèi)容，或者需要助手根據(jù)演講人員演講的進(jìn)度來(lái)操作與投影儀連接的計(jì)算機(jī)來(lái)切換投影屏幕上的內(nèi)容。這種利用投影儀的方式雖然為演講人帶來(lái)了極大的方便，但是其操作過(guò)程依然非常費(fèi)時(shí)或者費(fèi)力。為此，人們提出了一種能夠通過(guò)直接點(diǎn)擊投影屏幕上的內(nèi)容來(lái)操作計(jì)算機(jī)的方法，即通過(guò)成像裝置獲取包含投影屏幕的圖像，通過(guò)計(jì)算機(jī)提取所獲取的圖像中的投影屏幕的屏幕區(qū)域位置信息，并利用屏幕區(qū)域的位置信息以及對(duì)投影屏幕中內(nèi)容的操作來(lái)切換所需投影的內(nèi)容。為了提取所獲取的圖像中的特定區(qū)域，美國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)公開(kāi)號(hào)US20040165786A披露了一種用于提取圖像中的白板內(nèi)容并將所提取的白板內(nèi)容轉(zhuǎn)換為電子文檔的方法和裝置。該專(zhuān)利申請(qǐng)為了能夠自動(dòng)識(shí)別所拍攝圖像中的白板，采用了一種四邊形檢測(cè)算法來(lái)識(shí)別白板區(qū)域。但是，根據(jù)所述專(zhuān)利申請(qǐng)描述的方法，往往會(huì)在白板邊緣檢測(cè)到多條平行直線(xiàn)，因此很難精確確定這些直線(xiàn)中哪一條是白板邊緣，由此導(dǎo)致所檢測(cè)到的白板與實(shí)際白板之間存在較大的誤差。另一美國(guó)專(zhuān)利申請(qǐng)公開(kāi)號(hào)US20080266253A披露了一種在計(jì)算機(jī)投影區(qū)域追蹤激光點(diǎn)的系統(tǒng)。在該專(zhuān)利所述的系統(tǒng)中，采用了一種屏幕區(qū)域檢測(cè)方法，該方法通過(guò)二值化捕獲圖像，并從二值化圖像中篩選四邊形來(lái)獲取投影區(qū)域。該方法很大程度上依賴(lài)于所捕獲圖像的質(zhì)量，因此，為了提高所捕獲的圖像的質(zhì)量，需要為圖像捕獲設(shè)備加裝特殊濾鏡。另一美國(guó)專(zhuān)利US6618076披露了一中校準(zhǔn)投影儀攝像頭系統(tǒng)的裝置。該專(zhuān)利所披露的技術(shù)方案通過(guò)投影儀投射特殊圖案來(lái)進(jìn)行特征提取。因此，人們希望能夠有一種方法和設(shè)備能夠在不增加硬件設(shè)備的情況下，更精確地檢測(cè)屏幕區(qū)域，從而使得演講者在操作投影系統(tǒng)時(shí)能夠更準(zhǔn)確地切換投影內(nèi)容。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供了一種解決上述現(xiàn)有技術(shù)中問(wèn)題的方法。具體而言，提供了一種如何在采用交互式虛擬白板的系統(tǒng)中，精確地獲取虛擬白板的邊緣，從而獲得投射在投影屏幕上的指示點(diǎn)相對(duì)于投影屏幕的精確坐標(biāo)位置的方法，從而能夠向采用交互式虛擬白板的系統(tǒng)輸出指示點(diǎn)在虛擬白板中的精確坐標(biāo)點(diǎn)信息，以便能夠使用指示點(diǎn)與計(jì)算機(jī)進(jìn)行交互。 但是，為了精確地檢測(cè)指示點(diǎn)(例如激光點(diǎn))在捕獲圖像中的位置，捕獲圖像的亮度需要很低。這就使得采用現(xiàn)有的技術(shù)在捕獲圖像中對(duì)屏幕區(qū)域的檢測(cè)相對(duì)困難，很難用一般的角點(diǎn)檢測(cè)算法獲得。
為克服上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明提供了一種屏幕區(qū)域檢測(cè)的方法，包括捕獲含有屏幕的圖像；基于所捕獲的圖像中的每個(gè)像素的亮度值的變化，獲取屏幕區(qū)域的嫌疑邊緣； 通過(guò)霍夫變換，將所獲得的嫌疑邊緣變換為直線(xiàn)；對(duì)所捕獲的圖像執(zhí)行二值化處理，其中將圖像劃分為目標(biāo)區(qū)域和非目標(biāo)區(qū)域；獲取最大目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)，并將所有邊界像素點(diǎn)集合作為相應(yīng)目標(biāo)區(qū)域的輪廓；基于所述輪廓上像素點(diǎn)到每條所變換的直線(xiàn)的最小距離以及基于所選擇的直線(xiàn)的方向，從所變換的直線(xiàn)中確定位于所述輪廓上的直線(xiàn)；基于所選擇的直線(xiàn)的坐標(biāo)位置關(guān)系，將所選擇的直線(xiàn)區(qū)分為上、下、左以及右四組直線(xiàn)；以及將同一組直線(xiàn)中的多條直線(xiàn)擬合為一條直線(xiàn)，從而獲得屏幕區(qū)域的四個(gè)邊緣。根據(jù)本發(fā)明的屏幕區(qū)域檢測(cè)的方法，所述獲取屏幕區(qū)域的嫌疑邊緣通過(guò)Canny、 Sobel、或Harris邊緣檢測(cè)法實(shí)現(xiàn)。根據(jù)本發(fā)明的屏幕區(qū)域檢測(cè)的方法，其中，所述從所變換的直線(xiàn)中確定位于所述輪廓上的直線(xiàn)包括計(jì)算所述輪廓上每一像素點(diǎn)到相應(yīng)直線(xiàn)的距離，并從所計(jì)算獲得距離中選取最小值作為所述相應(yīng)直線(xiàn)與輪廓的最小距離；以及比較所計(jì)算獲得的最小距離與一距離閾值，將最小距離小于所述距離閾值的直線(xiàn)確定為位于所述輪廓上的直線(xiàn)。根據(jù)本發(fā)明的屏幕區(qū)域檢測(cè)的方法，所述從所變換的直線(xiàn)中確定位于所述輪廓上的直線(xiàn)還包括基于每條直線(xiàn)上個(gè)點(diǎn)的橫向和縱向的亮度的梯度，計(jì)算相應(yīng)直線(xiàn)的方向； 計(jì)算基于距離所述直線(xiàn)最近的輪廓點(diǎn)的橫向和縱向的亮度的梯度，計(jì)算所述輪廓點(diǎn)的方向；以及比較比較所述直線(xiàn)的方向與所述輪廓點(diǎn)的方向，并將兩者方向的夾角小于一角度閾值的直線(xiàn)確定為位于所述輪廓上的直線(xiàn)。根據(jù)本發(fā)明的屏幕區(qū)域檢測(cè)的方法，其中，所述距離閾值為5、6、7、8、9或10個(gè)像
素距離。根據(jù)本發(fā)明的屏幕區(qū)域檢測(cè)的方法，其中，所述角度閾值為20度、30度、40度或45度。根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，還提供了一種屏幕區(qū)域檢測(cè)的系統(tǒng)，包括圖像獲取模塊，用于捕獲含有屏幕的圖像；邊緣檢測(cè)模塊，基于所捕獲的圖像中的每個(gè)像素的亮度值的變化，獲取屏幕區(qū)域的嫌疑邊緣；直線(xiàn)變換模塊，通過(guò)霍夫變換，將所獲得的嫌疑邊緣變換為直線(xiàn)；二值化處理模塊，對(duì)所捕獲的圖像執(zhí)行二值化處理，其中將圖像劃分為目標(biāo)區(qū)域和非目標(biāo)區(qū)域；輪廓提取模塊，獲取最大目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)，并將所有邊界像素點(diǎn)集合作為相應(yīng)目標(biāo)區(qū)域的輪廓；直線(xiàn)選擇模塊，基于所述輪廓上像素點(diǎn)到每條所變換的直線(xiàn)的最小距離以及基于所選擇的直線(xiàn)的方向，從所變換的直線(xiàn)中確定位于所述輪廓上的直線(xiàn)；直線(xiàn)分組模塊，基于所選擇的直線(xiàn)的坐標(biāo)位置關(guān)系，將所選擇的直線(xiàn)區(qū)分為上、下、左以及右四組直線(xiàn)；以及直線(xiàn)擬合模塊，將同一組直線(xiàn)中的多條直線(xiàn)擬合為一條直線(xiàn)，從而獲得屏幕區(qū)域的四個(gè)邊緣。通過(guò)上述方法，獲得屏幕區(qū)域的四個(gè)邊緣，從而能夠輸出屏幕區(qū)域各角點(diǎn)坐標(biāo)。根據(jù)本發(fā)明的屏幕區(qū)域檢測(cè)的系統(tǒng)，所述邊緣檢測(cè)模塊獲取屏幕區(qū)域的嫌疑邊緣過(guò)Canny、Sobel、或Harris邊緣檢測(cè)法來(lái)機(jī)型邊緣檢測(cè)。根據(jù)本發(fā)明的屏幕區(qū)域檢測(cè)的系統(tǒng)，所述直線(xiàn)選擇模塊包括距離計(jì)算模塊，計(jì)算所述輪廓上每一像素點(diǎn)到相應(yīng)直線(xiàn)的距離，并從所計(jì)算獲得距離中選取最小值作為所述相應(yīng)直線(xiàn)與輪廓的最小距離；距離比較模塊，比較所計(jì)算獲得的最小距離與一距離閾值，將最小距離小于所述距離閾值的直線(xiàn)確定為位于所述輪廓上的直線(xiàn)。根據(jù)本發(fā)明的屏幕區(qū)域檢測(cè)的系統(tǒng)，所述直線(xiàn)選擇模塊包括方向計(jì)算模塊，基于每條直線(xiàn)上個(gè)點(diǎn)的橫向和縱向的亮度的梯度，計(jì)算相應(yīng)直線(xiàn)的方向，并且基于距離所述直線(xiàn)最近的輪廓點(diǎn)的橫向或縱向的亮度的梯度，計(jì)算所述輪廓點(diǎn)的方向；以及角度比較模塊， 比較比較所述直線(xiàn)的方向與所述輪廓點(diǎn)的方向，并將兩者方向的夾角小于一角度閾值的直線(xiàn)確定為位于所述輪廓上的直線(xiàn)。本發(fā)明通過(guò)提供上述屏幕區(qū)域檢測(cè)方法，獲得屏幕的四個(gè)頂點(diǎn)精確位置，從而能夠?qū)z測(cè)出指示點(diǎn)在所捕獲圖像中的坐標(biāo)正確轉(zhuǎn)換為所檢測(cè)的屏幕區(qū)域中的坐標(biāo)。因此， 所轉(zhuǎn)換獲得的指示點(diǎn)在所檢測(cè)的屏幕區(qū)域中的坐標(biāo)的精確度很大程度上依賴(lài)于屏幕區(qū)域檢測(cè)的精確度，因此，由于本發(fā)明能夠提供幕的四個(gè)頂點(diǎn)精確位置，因此指示點(diǎn)在所檢測(cè)的屏幕區(qū)域中的坐標(biāo)也就比較精確。


圖1所示的是根據(jù)本發(fā)明的屏幕區(qū)域檢測(cè)方法的流程圖；圖2所示的是一張所捕獲的包含屏幕的原始圖像的實(shí)例；圖3A所示的是一張對(duì)圖2所示的原始圖像執(zhí)行屏幕區(qū)域邊緣檢測(cè)處理后的圖像的實(shí)例；圖;3B所示的是一張對(duì)圖3A所示的圖像執(zhí)行直線(xiàn)變換后的圖像的實(shí)例；圖3C所示的是一張對(duì)圖2所示的原始圖像執(zhí)行二值化處理后的圖像的實(shí)例；圖3D所示的是一張是基于圖3C所示的圖像執(zhí)行確定屏幕區(qū)域邊緣的處理后的圖像的實(shí)例；圖4所示的是將圖:3B所示的圖像中的直線(xiàn)進(jìn)行標(biāo)注處理后的圖像的實(shí)例；圖5所示的是采用本發(fā)明的屏幕區(qū)域檢測(cè)方法的系統(tǒng)的示意圖；圖6所示的是構(gòu)成圖5所示的系統(tǒng)的方框圖。
具體實(shí)施例方式以下，將參照附圖來(lái)詳細(xì)說(shuō)明本發(fā)明的具體實(shí)施例。圖1所示的是根據(jù)本發(fā)明的屏幕區(qū)域檢測(cè)方法的流程圖。如圖1所示，首先，在步驟SlO中，通過(guò)圖像捕獲裝置捕獲一幀包含有屏幕區(qū)域的圖像，如圖2所示，并將所捕獲的圖像傳輸給圖5中所示的計(jì)算機(jī)51，以便進(jìn)行隨后的處理。 這種圖像捕獲裝置如圖5中所示的攝像頭53。圖2所示的示例性圖像為帶有計(jì)算機(jī)屏幕的 256階灰度圖像。這僅僅是一種距離說(shuō)明，可以根據(jù)具體的需要來(lái)確定圖像的灰度階。同樣，如果采用附圖5中的攝像頭53來(lái)拍攝，其所拍攝的一幀圖像中的屏幕則不是計(jì)算機(jī)屏幕，而是投影屏幕M。在實(shí)際應(yīng)用情況下，所拍攝的圖像中的屏幕區(qū)域占所拍攝圖像的面積的一半以上。隨后，在步驟Sll中，計(jì)算機(jī)對(duì)從圖像捕獲裝置所傳輸來(lái)的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，即在所捕獲的圖像中獲取屏幕區(qū)域的嫌疑邊緣。關(guān)于邊緣檢測(cè)，目前本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域存在多種方法，這些方法大致有兩類(lèi)基于搜索和基于零交叉。所謂基于搜索的邊緣檢測(cè)，首先要計(jì)算邊緣強(qiáng)度，通常用一階導(dǎo)數(shù)表示，例如梯度模，然后，通常采用梯度的方向估計(jì)邊緣的局部方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值。所謂基于零交叉的方法，就是找到由圖像得到的二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點(diǎn)來(lái)定位邊緣，通常用拉普拉斯算子或非線(xiàn)性微分方程的零交叉點(diǎn)。本發(fā)明所舉的一個(gè)例子中的方法為基于搜索的邊緣檢測(cè)。下面大致描述一下基于搜索的邊緣檢測(cè)方法。首先，計(jì)算一階導(dǎo)數(shù)。許多邊緣檢測(cè)操作都是基于亮度的一階導(dǎo)數(shù)，由此獲得所捕獲的圖像的原始數(shù)據(jù)亮度的梯度。使用所獲得的梯度，可以在圖像的亮度梯度中搜尋峰值。 如果I(X)表示像素點(diǎn)X的亮度，Γ (χ)表示像素χ的一階導(dǎo)數(shù)(即亮度梯度)，這樣我們就會(huì)發(fā)現(xiàn)I' (χ) = -l/2\cdot I (x_l)+0\cdot I (χ)+l/2\cdot Ι(χ+1)·\， (1)對(duì)于更高性能的圖像處理來(lái)說(shuō)，一階導(dǎo)數(shù)能夠通過(guò)帶有掩碼的原始數(shù)據(jù)(1維)卷積計(jì)算得到。其次，確定閾值。一旦計(jì)算出亮度的一階導(dǎo)數(shù)之后，下一步要做的就是給出一個(gè)閾值來(lái)確定那里是邊緣位置。在基于搜索的邊緣檢測(cè)方法，所采用邊緣檢測(cè)算子有Roberts Cross算子， Prewitt算子，Sobel算子，Canny算子。目前，Canny算子(或者這個(gè)算子的變體)是最常用的邊緣檢測(cè)方法。在采用Carmy算子邊緣檢測(cè)方法中，采用了一種用于邊緣檢測(cè)最優(yōu)預(yù)平滑濾波器，該濾波器能夠很好地被一階高斯導(dǎo)數(shù)核優(yōu)化。此外，采用Carmy算子的邊緣檢測(cè)方法中引入了非最大抑制概念，將邊緣定義為在梯度方向具有最大梯度值的點(diǎn)。在一種采用Carmy算子邊緣檢測(cè)方法中，使用了兩個(gè)閾值，兩個(gè)閾值比使用一個(gè)閾值更加靈活。通常，閾值越低，能夠檢測(cè)出的邊線(xiàn)越多，結(jié)果也就越容易受到圖像中噪聲信息的影響，并且越容易從圖像中挑出不相關(guān)的特性。與此相反，一個(gè)過(guò)高的閾值將會(huì)遺失較細(xì)的或者較短的邊緣。在此，具體描述一種基于圖像中的像素的亮度值來(lái)進(jìn)行的邊緣檢測(cè)，S卩，基于所捕獲的圖像中的每個(gè)像素的亮度值的變化，獲取屏幕區(qū)域的嫌疑邊緣。目前在計(jì)算機(jī)圖像處理領(lǐng)域中，邊緣檢測(cè)的目的都是檢測(cè)圖像中明暗急變的特征。如圖2所示的圖像，圖像明暗急變這一特征符合屏幕區(qū)域亮度與周邊亮度變化特征，這是由于屏幕區(qū)域或者投影區(qū)域往往較周?chē)h(huán)境要亮。在發(fā)明的一種實(shí)施方式中，采用了如上所述的Carmy邊緣檢測(cè)算法。這是因?yàn)?Canny邊緣檢測(cè)算法是一種多階段的檢測(cè)算法，能夠在圖像處理中檢測(cè)較寬范圍的邊緣信息，這使得在調(diào)試過(guò)程中能夠更容易的適應(yīng)不同的使用環(huán)境。所述邊緣檢測(cè)方法的具體步驟為首先，消除噪聲。Carmy邊緣檢測(cè)一般使用高斯平滑消除噪聲。通過(guò)使用高斯模板對(duì)原始圖像進(jìn)行卷積運(yùn)算來(lái)平滑圖像中的噪聲。發(fā)明中使用如下高斯模板對(duì)圖像進(jìn)行平滑。
權(quán)利要求
1.一種屏幕區(qū)域檢測(cè)的方法，包括 捕獲含有屏幕的圖像；基于所捕獲的圖像中的每個(gè)像素的亮度值的變化，獲取屏幕區(qū)域的嫌疑邊緣； 通過(guò)霍夫變換，將所獲得的嫌疑邊緣變換為直線(xiàn)；對(duì)所捕獲的圖像執(zhí)行二值化處理，其中將圖像劃分為目標(biāo)區(qū)域和非目標(biāo)區(qū)域； 獲取最大目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)，并將所有邊界像素點(diǎn)集合作為相應(yīng)目標(biāo)區(qū)域的輪廓； 基于所述輪廓上像素點(diǎn)到每條所變換的直線(xiàn)的最小距離以及基于所選擇的直線(xiàn)的方向，從所變換的直線(xiàn)中確定位于所述輪廓上的直線(xiàn)；基于所選擇的直線(xiàn)的坐標(biāo)位置關(guān)系，將所選擇的直線(xiàn)區(qū)分為上、下、左以及右四組直線(xiàn)；以及將同一組直線(xiàn)中的多條直線(xiàn)擬合為一條直線(xiàn)，從而獲得屏幕區(qū)域的四個(gè)邊緣。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的屏幕區(qū)域檢測(cè)的方法，其中，所述獲取屏幕區(qū)域的嫌疑邊緣通過(guò)Canny、Sobel、或Harris邊緣檢測(cè)法實(shí)現(xiàn)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的屏幕區(qū)域檢測(cè)的方法，其中，所述從所變換的直線(xiàn)中確定位于所述輪廓上的直線(xiàn)包括計(jì)算所述輪廓上每一像素點(diǎn)到相應(yīng)直線(xiàn)的距離，并從所計(jì)算獲得距離中選取最小值作為所述相應(yīng)直線(xiàn)與輪廓的最小距離；比較所計(jì)算獲得的最小距離與一距離閾值，將最小距離小于所述距離閾值的直線(xiàn)確定為位于所述輪廓上的直線(xiàn)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1或3所述的屏幕區(qū)域檢測(cè)的方法，其中，所述從所變換的直線(xiàn)中確定位于所述輪廓上的直線(xiàn)包括基于每條直線(xiàn)上個(gè)點(diǎn)的橫向和縱向的亮度的梯度，計(jì)算相應(yīng)直線(xiàn)的方向； 計(jì)算基于距離所述直線(xiàn)最近的輪廓點(diǎn)的橫向和縱向的亮度的梯度，計(jì)算所述輪廓點(diǎn)的方向；以及比較所述直線(xiàn)的方向與所述輪廓點(diǎn)的方向，并將兩者方向的夾角小于一角度閾值的直線(xiàn)確定為位于所述輪廓上的直線(xiàn)。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的屏幕區(qū)域檢測(cè)的方法，其中，所述距離閾值為5、6、7、8、9或 10個(gè)像素距離。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的屏幕區(qū)域檢測(cè)的方法，其中，所述角度閾值為20度、30度、40 度或45度。
7.一種屏幕區(qū)域檢測(cè)系統(tǒng)，包括 圖像獲取模塊，用于捕獲含有屏幕的圖像；邊緣檢測(cè)模塊，基于所捕獲的圖像中的每個(gè)像素的亮度值的變化，獲取屏幕區(qū)域的嫌疑邊緣；直線(xiàn)變換模塊，通過(guò)霍夫變換，將所獲得的嫌疑邊緣變換為直線(xiàn)； 二值化處理模塊，對(duì)所捕獲的圖像執(zhí)行二值化處理，其中將圖像劃分為目標(biāo)區(qū)域和非目標(biāo)區(qū)域；輪廓提取模塊，獲取最大目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)，并將所有邊界像素點(diǎn)集合作為相應(yīng)目標(biāo)區(qū)域的輪廓；直線(xiàn)選擇模塊，基于所述輪廓上像素點(diǎn)到每條所變換的直線(xiàn)的最小距離以及基于所選擇的直線(xiàn)的方向，從所變換的直線(xiàn)中確定位于所述輪廓上的直線(xiàn)；直線(xiàn)分組模塊，基于所選擇的直線(xiàn)的坐標(biāo)位置關(guān)系，將所選擇的直線(xiàn)區(qū)分為上、下、左以及右四組直線(xiàn)；以及直線(xiàn)擬合模塊，將同一組直線(xiàn)中的多條直線(xiàn)擬合為一條直線(xiàn)，從而獲得屏幕區(qū)域的四個(gè)邊緣。
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的屏幕區(qū)域檢測(cè)系統(tǒng)，其中，所述邊緣檢測(cè)模塊獲取屏幕區(qū)域的嫌疑邊緣過(guò)Canny、Sobel、或Harris邊緣檢測(cè)法來(lái)機(jī)型邊緣檢測(cè)。
9.根據(jù)權(quán)利要求7所述的屏幕區(qū)域檢測(cè)系統(tǒng)，其中，所述直線(xiàn)選擇模塊包括距離計(jì)算模塊，計(jì)算所述輪廓上每一像素點(diǎn)到相應(yīng)直線(xiàn)的距離，并從所計(jì)算獲得距離中選取最小值作為所述相應(yīng)直線(xiàn)與輪廓的最小距離；距離比較模塊，比較所計(jì)算獲得的最小距離與一距離閾值，將最小距離小于所述距離閾值的直線(xiàn)確定為位于所述輪廓上的直線(xiàn)。
10.根據(jù)權(quán)利要求7或9所述的屏幕區(qū)域檢測(cè)系統(tǒng)，其中，所述直線(xiàn)選擇模塊包括方向計(jì)算模塊，基于每條直線(xiàn)上個(gè)點(diǎn)的橫向和縱向的亮度的梯度，計(jì)算相應(yīng)直線(xiàn)的方向，并且基于距離所述直線(xiàn)最近的輪廓點(diǎn)的橫向或縱向的亮度的梯度，計(jì)算所述輪廓點(diǎn)的方向；以及角度比較模塊，比較比較所述直線(xiàn)的方向與所述輪廓點(diǎn)的方向，并將兩者方向的夾角小于一角度閾值的直線(xiàn)確定為位于所述輪廓上的直線(xiàn)。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種屏幕區(qū)域檢測(cè)的方法和系統(tǒng)，所述方法包括捕獲含有屏幕的圖像；基于所捕獲的圖像中的每個(gè)像素的亮度值的變化，獲取屏幕區(qū)域的嫌疑邊緣；通過(guò)霍夫變換，將所獲得的嫌疑邊緣變換為直線(xiàn)；對(duì)所捕獲的圖像執(zhí)行二值化處理，其中將圖像劃分為目標(biāo)區(qū)域和非目標(biāo)區(qū)域；獲取最大目標(biāo)區(qū)域的邊界點(diǎn)，并將所有邊界像素點(diǎn)集合作為相應(yīng)目標(biāo)區(qū)域的輪廓；基于所述輪廓上像素點(diǎn)到每條所變換的直線(xiàn)的最小距離以及基于所選擇的直線(xiàn)的方向，從所變換的直線(xiàn)中確定位于所述輪廓上的直線(xiàn)；基于所選擇的直線(xiàn)的坐標(biāo)位置關(guān)系，將所選擇的直線(xiàn)區(qū)分為上、下、左以及右四組直線(xiàn)；以及將同一組直線(xiàn)中的多條直線(xiàn)擬合為一條直線(xiàn)，從而獲得屏幕區(qū)域的四個(gè)邊緣。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102236784SQ20101016522
公開(kāi)日2011年11月9日 申請(qǐng)日期2010年5月7日 優(yōu)先權(quán)日2010年5月7日
發(fā)明者于海龍, 宮衛(wèi)濤, 張文波, 李東來(lái), 潘萍萍 申請(qǐng)人:株式會(huì)社理光