一种基于椭圆拟合的椭圆形物体分割方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114283157A(43)申请公布日2022.04.05(21)申请号202111477944.4(22)申请日2021.12.06(71)申请人广西师范大学地址541004广西壮族自治区桂林市育才路15号(72)发明人陆声链刘阳歆李帼陈明(74)专利代理机构桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司45112代理人陶平英(51)Int.Cl.G06T7/11(2017.01)G06T7/13(2017.01)G06T7/62(2017.01)G06T7/90(2017.01)权利要求书3页说明书7页附图3页(54)发明名称一种基于椭圆拟合的椭圆形物体分割方法(57)摘要本发明公开了一种基于椭圆拟合的椭圆形物体分割方法，该方法通过提取图像RGB梯度值中G分量值的最大连通区域得到图像中目标区域的对象，再使用RGB超绿分割算法去除图片中背景因素的干扰，并利用顶帽变换方法去除非目标区域；结合基于距离变换和全局阈值的快速径向对称法来提取椭圆形对象的中心点；利用凹点检测和轮廓估计的方法来分割出椭圆形对象的边缘部分；最后利用基于最小二乘的椭圆拟合算法对重叠对象的被遮挡部分进行补全；该方法保证了重叠目标边缘点的准确提取；避免出现图像中因RGB色彩梯度值相近导致的对象边缘提取不完整，分割效果不理想的问题；解决了在相机视角下的二维图像中无法获取部分重叠椭圆形目标的完整轮廓问题。CN114283157ACN114283157A权利要求书1/3页1.一种基于椭圆拟合的椭圆形物体检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、图像获取：采用图像采集设备从目标物体上方垂直于物体的角度采集图像，然后利用图像处理软件将需要分割的目标区域截取出来，并将图片格式转换成JPG图像格式；S2、图像预处理：S2‑1、最大连通区域提取：由于截取后的图像中重叠目标总是集中分布在图像中的一块区域内，因此在整个图像的RGB组成中，仅提取G分量面积的最大值，将其余绿色分块的像素值变为0；S2‑2、超绿分割算法：基于步骤S2‑1所得到的图像，设图像中有i个像素点，Si为各像素点的像素值，R、G、B分别为图像中红、绿、蓝三种颜色的通量值；通过调整不同光照条件下的图像饱和度，利用Matlab中最大类间方差计算方法graythresh确定阈值T，根据：当图像中目标区域叶片的灰度化因子小于等于阈值T时，对应位置的标记图像像素值等于255，反之则等于0，去除图像中非绿色部分和将图像二值化处理；S2‑3、顶帽变换：在步骤S2‑2所得到的二值图像中，提取的目标区域包含目标对象及其附属部分，利用灰度级图像g的开操作去除附属部分(非目标区域)，避免后续的图像处理工作出现偏差；S3、提取目标对象中心点：使用快速径向对称法提取椭圆形物体的中心点，快速径向对称法是一种为了突出图像梯度的局部特征提取技术，逐一检测与目标区域边缘像素点有着特定距离的点，筛选出符合要求的中心点；给定范围距离值i∈[Rmin,Rmax]，对于图像目标区域内任意一点的像素值，利用快速径+‑向对称法确定像素正负影响因子p、p，以及方向投影图像Oi与幅度投影图像Mi：表达式如下：在区域i∈[Rmin,Rmax]中构造方向和幅度图像时，对称径向Si取决于Oi、Mi和二维高斯A：2CN114283157A权利要求书2/3页其中k是不同半径上对Oi和Mi进行归一化过程的径向限制参数，α则是该过程中的缩放因子，定义为：设S为在区域i∈[Rmin,Rmax]中，通过兴趣对称的完整快速径向对称法所确定的平均值：根据得到的平均值S检测出椭圆形目标对称区域位置的质心，以此提取目标对象的中心点；S4、提取目标对象边缘：S4‑1、利用遍历的方法对目标对象重叠部分的边缘进行凹点检测，给定一半径为r的圆形模板，该圆内的总像素点数为P，将该模板遍历重叠目标的边缘点，将每个边缘点计算圆形模板内与重叠区域相重叠的像素点个数记为A，根据下述公式(8)判断第j个点Ej是否为凹点，其中t为判断边缘点Ej是否为凹点的阈值参数；S4‑2、边缘特征提取：根据步骤S4‑1中对凹点的判断公式所得到的凹点集E＝{e1,e2,...,em}和步骤S3中得到的中心点集S＝{s1,s2,...,sn}，将边缘特征提取函数f(ek,sl)定义为：其中λ为权重，距离函数dis(ek,sl)计算从凹点ek到最近的中心点sl的距离l，发散函数div(ek,sl)计算ek到sl直线方向与该处渐变方向的差，根据下述公式(10)估算：利用函数f(ek,sl)将拥有不同中心点的目标边缘分别表示出来；S5、预测目标对象轮廓：在获得目标对象的边缘轮廓之后，利用可见区域的目标部分以椭圆形对象的形式建模，通过基于最小二乘的椭圆拟合方法，推测目