專利名稱：一種基于陰陽離散點(diǎn)采樣模型的圖像分析方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及數(shù)字圖像分析的方法，尤其是涉及一種基于陰陽離散點(diǎn)采樣模型的圖像分析方法。
背景技術(shù)：
目前，用于目標(biāo)檢測的圖像分析方法主要有(1)基于目標(biāo)區(qū)域的方法直方圖分割、各種取閾值技術(shù)、模板匹配、區(qū)域生長、分裂合并、各種區(qū)域?yàn)V波算子、水域分割等屬于基于目標(biāo)區(qū)域的方法，它常常要求圖像本身要有較好的質(zhì)量，目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域之間存在著某種可以度量的差異性，同時(shí)基于目標(biāo)區(qū)域的方法通常要對感興趣區(qū)域中的每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，運(yùn)算量較大。(2)基于目標(biāo)邊界的方法各種邊緣提取算子、邊界閉合、細(xì)化、鏈碼等屬于基于目標(biāo)邊界的方法，它將關(guān)注焦點(diǎn)放在屬于目標(biāo)邊界的邊緣提取上，出現(xiàn)了許多邊緣提取算子和方法，如Carmy算子、 SUSAN算子等等；同時(shí)對邊緣如何形成邊界也想了許多辦法，如邊界閉合、邊界細(xì)化等等。 基于目標(biāo)邊界的方法存在一個(gè)悖論，即人們希望通過邊緣的組合形成邊界，再通過邊界得到目標(biāo)的輪廓，但如果不知道目標(biāo)的輪廓，就無法斷言那些邊緣應(yīng)該被組合近來。(3)基于邊界約束條件的方法主動輪廓模型、分水嶺、流形學(xué)習(xí)、偏微分方程等方法屬于基于邊界約束條件的方法，近年來得到廣泛深入的研究，但由于計(jì)算復(fù)雜，運(yùn)算量大，尚未在實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測系統(tǒng)中得到廣泛應(yīng)用。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提出一種基于陰陽離散點(diǎn)采樣模型的圖像分析方法，以含有待檢測目標(biāo)的數(shù)字圖像為處理對象，通過在陰采樣圖或陽采樣圖中利用離散點(diǎn)編組方法探測相應(yīng)的目標(biāo)，解決目前方法中存在的計(jì)算速度低對目標(biāo)的尺寸變化適應(yīng)性不強(qiáng)的問題。本發(fā)明的技術(shù)方案具體為一種基于陰陽離散點(diǎn)采樣模型的圖像分析方法，根據(jù)圖像中待檢測目標(biāo)的類型、 尺寸及噪聲干擾程度選擇適當(dāng)?shù)牟蓸铀阕?、采樣半徑及鄰域灰度均勻度評判閾值，再利用多尺度離散點(diǎn)采樣算子對圖像進(jìn)行采樣計(jì)算，得到陰采樣圖或陽采樣圖，可以根據(jù)需要對得到陰陽采樣圖進(jìn)行數(shù)次濾波，從而增強(qiáng)目標(biāo)特征的顯著性，最后在陰采樣圖和陽采樣圖中利用離散點(diǎn)編組方法探測相應(yīng)的目標(biāo)。其中，得到相應(yīng)的陰采樣圖和陽采樣圖具體過程為(1)將數(shù)字圖像中的像素采樣離散點(diǎn)分為陰采樣點(diǎn)和陽采樣點(diǎn)兩個(gè)集合，其具體劃分原則為如果像素采樣離散點(diǎn)位于灰度不均勻區(qū)域，則歸入陰采樣點(diǎn)集合，否則，如果像素采樣離散點(diǎn)位于灰度均勻區(qū)域，歸入陽采樣點(diǎn)集合；
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(2)獲得多尺度離散點(diǎn)采樣算子設(shè)一同心圓環(huán)的半徑為r和R，其中R彡r+Ι，以半徑r為采樣半徑，對全圖進(jìn)行采樣計(jì)算，即每個(gè)采樣點(diǎn)與其四連通方向上的采樣點(diǎn)距離均為r。r和R的大小與待檢測目標(biāo)的類型和尺寸有關(guān)，用Cr和Ck兩個(gè)同心圓中灰度差的絕對值累加和作為該點(diǎn)的鄰域內(nèi)灰度均勻度，同時(shí)應(yīng)考慮本身內(nèi)圓的灰度分布情況，于是得到當(dāng)前離散點(diǎn)Pk點(diǎn)的相對鄰域灰度均勻度U(Pk)計(jì)算方法，這樣就得到了多尺度離散點(diǎn)采樣算子
權(quán)利要求
1.一種基于陰陽離散點(diǎn)采樣模型的圖像分析方法，其特征在于，首先，根據(jù)圖像中待檢測目標(biāo)的類型、尺寸及噪聲干擾程度，選擇采樣算子及鄰域灰度均勻度評判閾值ξ，然后再利用上述采樣算子及鄰域灰度均勻度評判閾值ξ對圖像進(jìn)行采樣計(jì)算，得到相應(yīng)的陰采樣圖和陽采樣圖，最后，對所述陰采樣圖和陽采樣圖利用離散點(diǎn)編組方法進(jìn)行處理，從而探測相應(yīng)的目標(biāo)；其中，所述采樣算子U(pk)具體為
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用采樣算子及鄰域灰度均勻度評判閾值對圖像進(jìn)行采樣計(jì)算，得到相應(yīng)的陰采樣圖和陽采樣圖的具體過程為(1)將圖像中的像素采樣離散點(diǎn)分為陰采樣點(diǎn)和陽采樣點(diǎn)兩個(gè)集合，即如果像素采樣離散點(diǎn)位于灰度不均勻區(qū)域，則歸入陰采樣點(diǎn)集合，否則，如果像素采樣離散點(diǎn)位于灰度均勻區(qū)域，歸入陽采樣點(diǎn)集合；(2)根據(jù)圖像中待檢測目標(biāo)的類型，利用所述采樣算子對所述陰采樣點(diǎn)集合或陽采樣點(diǎn)集合進(jìn)行采樣，獲得陽采樣圖或陰采樣圖，具體為
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述鄰域灰度均勻度評判閾值ξ為韋伯-費(fèi)赫涅爾系數(shù)。
4.根據(jù)權(quán)利要求1-3之一所述的方法，其特征在于，本方法還可以包括對得到的陰采樣圖或陽采樣圖在編組前先進(jìn)行數(shù)次濾波的步驟，以增強(qiáng)目標(biāo)特征的顯著性。
5.根據(jù)權(quán)利要求1-4之一所述的方法，其特征在于，為增強(qiáng)所述陰采樣圖，可將獲得陰采樣圖的采集算子修訂為
6.根據(jù)權(quán)利要求1-5之一所述的方法，其特征在于，待檢測的圖像若為非灰度圖像，在檢測前還包括將其轉(zhuǎn)換為灰度圖的步驟。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于陰陽離散點(diǎn)采樣模型的圖像分析方法，首先，根據(jù)圖像中待檢測目標(biāo)的類型、尺寸及噪聲干擾程度選擇采樣算子、采樣半徑及鄰域灰度均勻度評判閾值，然后再利用上述采樣算子、采樣半徑及鄰域灰度均勻度評判閾值對圖像進(jìn)行采樣計(jì)算，得到相應(yīng)的陰采樣圖和陽采樣圖，最后，在所述陰采樣圖和陽采樣圖中利用離散點(diǎn)編組方法探測相應(yīng)的目標(biāo)。本發(fā)明同時(shí)考慮了基于目標(biāo)區(qū)域和基于目標(biāo)邊界兩類方法的優(yōu)勢，用陰采樣圖獲取目標(biāo)圖像中目標(biāo)的邊界信息，用陽采樣圖獲取目標(biāo)圖像中目標(biāo)的區(qū)域信息，陰、陽采樣圖共同反映了圖像中目標(biāo)區(qū)域向目標(biāo)邊緣的過渡過程，同時(shí)采樣半徑可以根據(jù)目標(biāo)尺寸的變化進(jìn)行切換，使得計(jì)算速度大幅提高，對目標(biāo)的尺寸變化也有較強(qiáng)的適應(yīng)性。
文檔編號G06T7/00GK102436659SQ201110349510
公開日2012年5月2日 申請日期2011年11月7日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月7日
發(fā)明者朱宗曉, 汪國有, 王敏, 胡彥冰 申請人:華中科技大學(xué)