專利名稱：單一物體影像萃取系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種影像處理系統(tǒng)及方法，尤其涉及一種單一物體影像萃取系統(tǒng)及方 法。
背景技術(shù)：
影像雜訊是指影像攝取裝置獲取的圖像與真實(shí)圖像的某些像素不完全相同，產(chǎn)生 偏差。傳統(tǒng)的去除影像雜訊的方法有(1)使用差異閥值過濾不相同的像素；(2)使用模糊化加閥值過濾的方法過濾不相同的像素。傳統(tǒng)的方法雖然可以減少很多雜訊，但可能導(dǎo)致圖像中某一物體被分割成數(shù)個(gè)小 部分。

發(fā)明內(nèi)容
鑒于以上內(nèi)容，有必要提供一種單一物體影像萃取系統(tǒng)，其可將被分割的物體組 合成一個(gè)完整的物體。鑒于以上內(nèi)容，還有必要提供一種單一物體影像萃取方法，其可將被分割的物體 組合成一個(gè)完整的物體。一種單一物體影像萃取系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括獲取模塊，用于從存儲(chǔ)體中獲取影像攝 取裝置攝取的圖片；處理模塊，用于對(duì)獲取的圖片進(jìn)行二值化處理得到一個(gè)二值化圖片； 搜索模塊，用于在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊；所述搜索模塊， 還用于判斷是否找到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊；記錄模塊，用于記錄搜索模塊所 尋找到的每個(gè)物體區(qū)塊的位置和大小，并將每個(gè)物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù) 據(jù)結(jié)構(gòu)中；合并模塊，用于根據(jù)物體區(qū)塊的位置和大小，依次計(jì)算所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中每兩個(gè)物 體區(qū)塊的距離，并將距離小于第二設(shè)定閥值的兩個(gè)物體區(qū)塊合并在一起，直至所述數(shù)據(jù)結(jié) 構(gòu)中的物體區(qū)塊循環(huán)完畢以生成一個(gè)完整的物體。一種單一物體影像萃取方法，該方法包括如下步驟從存儲(chǔ)體中獲取影像攝取裝 置攝取的圖片；對(duì)獲取的圖片進(jìn)行二值化處理得到一個(gè)二值化圖片；在該二值化圖片中尋 找面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊；當(dāng)找到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊時(shí)，記錄 該物體區(qū)塊的位置和大小，并將該物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中；根 據(jù)物體區(qū)塊的位置和大小，依次計(jì)算所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中每兩個(gè)物體區(qū)塊的距離，并將距離小 于第二設(shè)定閥值的兩個(gè)物體區(qū)塊合并在一起，直至所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的物體區(qū)塊循環(huán)完畢以 生成一個(gè)完整的物體。相較于現(xiàn)有技術(shù)，所述的單一物體影像萃取系統(tǒng)及方法，其可將被分割的物體組 合成一個(gè)完整的物體，提高了影像的品質(zhì)。


圖1是本發(fā)明單一物體影像萃取系統(tǒng)較佳實(shí)施例的系統(tǒng)架構(gòu)圖。圖2是本發(fā)明單一物體影像萃取方法較佳實(shí)施例的流程圖。
具體實(shí)施例方式如圖1所示，是本發(fā)明單一物體影像萃取系統(tǒng)較佳實(shí)施例的系統(tǒng)架構(gòu)圖。該影像 萃取系統(tǒng)21運(yùn)行于主機(jī)2中，所述主機(jī)2與顯示設(shè)備1、影像攝取裝置3和輸入設(shè)備4相 連。該主機(jī)2包括存儲(chǔ)體20和中央處理器(Central Processing Unit，CPU) 23。其中，所述影像攝取裝置3用于攝取圖片資料22，并將攝取的圖片資料22傳送到 主機(jī)2。在本實(shí)施例中，所述影像攝取裝置3為網(wǎng)絡(luò)攝影機(jī)(IP Camera)。所述存儲(chǔ)體20可以是主機(jī)2中的硬盤等，用于存儲(chǔ)圖片資料22。所述中央處理器 23用于控制影像萃取系統(tǒng)21的執(zhí)行。所述主機(jī)2連接有顯示設(shè)備1，用于顯示影像攝取裝置3傳送給主機(jī)2的圖片等。 所述輸入設(shè)備4可以是鍵盤和鼠標(biāo)等，用于進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入。所述影像萃取系統(tǒng)21用于從存儲(chǔ)體20中獲取影像攝取裝置3攝取的圖片，并將 被分割的物體組合成一個(gè)完整的物體。其中，該影像萃取系統(tǒng)21包括獲取模塊210、處理模 塊211、搜索模塊212、記錄模塊213和合并模塊214。本發(fā)明所稱的模塊是完成一特定功能 的計(jì)算機(jī)程序段，比程序更適合于描述軟件在計(jì)算機(jī)中的執(zhí)行過程，因此在本發(fā)明以下對(duì) 軟件描述都以模塊描述。所述獲取模塊210用于從存儲(chǔ)體20中獲取影像攝取裝置3攝取的圖片。所述處理模塊211用于對(duì)獲取的圖片進(jìn)行二值化處理得到一個(gè)二值化圖片。具體 而言，本領(lǐng)域的技術(shù)人員一般將白色的灰度值定義為255，黑色灰度值定義為0，而由黑到 白之間的明暗度均勻地劃分為256個(gè)等級(jí)，處理模塊211以該獲取的圖片的平均灰度值作 為二值化處理的分界值，將該獲取的圖片轉(zhuǎn)換為只有兩個(gè)灰度值(例如0和255)的影像。 例如，將所有灰度值大于該獲取的圖片的平均灰度值的像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換為黑色，將所有灰度值 小于等于該獲取的圖片的平均灰度值的像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換為白色。所述搜索模塊212用于在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值(如100個(gè) 像素單位)的物體區(qū)塊。具體而言，如果該二值化圖片的背景為白色，則搜索模塊212在該二值化圖片中 尋找面積大于第一設(shè)定閥值的黑色區(qū)塊，如果該二值化圖片的背景為黑色，則搜索模塊212 在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的白色區(qū)塊。在本實(shí)施例中，所述物體區(qū)塊 是指該二值化圖片中彼此相連的像素組合而成的區(qū)塊。所述搜索模塊212還用于判斷是否找到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊。所述記錄模塊213用于記錄搜索模塊212所尋找到的每個(gè)物體區(qū)塊的位置和大 小，并將每個(gè)物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲(chǔ)在一個(gè)隊(duì)列中。在本實(shí)施例中，所述物體區(qū)塊 的位置是指該物體區(qū)塊的中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)值。在其它實(shí)施例中，所述記錄模塊213也可 以將每個(gè)物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲(chǔ)在其它數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，如數(shù)組。所述合并模塊214用于根據(jù)物體區(qū)塊的位置和大小，依次計(jì)算隊(duì)列中每兩個(gè)物體 區(qū)塊的距離，并將距離小于第二設(shè)定閥值(如10個(gè)像素單位長度)的兩個(gè)物體區(qū)塊合并在一起，直至整個(gè)隊(duì)列循環(huán)完畢以生成一個(gè)完整的物體。在本實(shí)施例中，合并的兩個(gè)物體區(qū)塊將從隊(duì)列中刪除，下次合并時(shí)，將從隊(duì)列的頭 部重新開始合并。例如，物體區(qū)塊的位置存儲(chǔ)在隊(duì)列？中，記為1^0]、？[1]、？[2]、？[3]、 P [4] "·Ρ [η]。首先，合并模塊214計(jì)算P W]與隊(duì)列中其它元素的距離，如果P
與P[l]的 距離大于等于第二設(shè)定閥值，則繼續(xù)計(jì)算Ρ
與Ρ[2]的距離，如果Ρ
與Ρ[2]的距離小 于第二設(shè)定閥值，則將Ρ
與Ρ[2]對(duì)應(yīng)的物體區(qū)塊合并，并從隊(duì)列P中刪除Ρ
與Ρ[2]， 新的隊(duì)列？變?yōu)?？[1]、？[3]、？[4]、？[5]、？[6>+[11]。然后，合并模塊214從P[l]開始重 新尋找距離小于第二設(shè)定閥值的物體區(qū)塊進(jìn)行合并操作，直至整個(gè)隊(duì)列循環(huán)完畢。在其它實(shí)施例中，所述獲取模塊210還用于對(duì)獲取的圖片進(jìn)行模糊化，以提高后 續(xù)操作的準(zhǔn)確性。如圖2所示，是本發(fā)明單一物體影像萃取方法較佳實(shí)施例的流程圖。步驟Si，獲取模塊210從存儲(chǔ)體20中獲取影像攝取裝置3攝取的圖片。步驟S2，處理模塊211對(duì)獲取的圖片進(jìn)行二值化處理得到一個(gè)二值化圖片。具體 而言，本領(lǐng)域的技術(shù)人員一般將白色的灰度值定義為255，黑色灰度值定義為0，而由黑到 白之間的明暗度均勻地劃分為256個(gè)等級(jí)，處理模塊211以該獲取的圖片的平均灰度值作 為二值化處理的分界值，將該獲取的圖片轉(zhuǎn)換為只有兩個(gè)灰度值(例如0和255)的影像。 例如，將所有灰度值大于該獲取的圖片的平均灰度值的像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換為黑色，將所有灰度值 小于等于該獲取的圖片的平均灰度值的像素點(diǎn)轉(zhuǎn)換為白色。步驟S3，搜索模塊212在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值(如100個(gè) 像素單位)的物體區(qū)塊。具體而言，如果該二值化圖片的背景為白色，則搜索模塊212在該 二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的黑色區(qū)塊，如果該二值化圖片的背景為黑色， 則搜索模塊212在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的白色區(qū)塊。在本實(shí)施例 中，所述物體區(qū)塊是指該二值化圖片中彼此相連的像素組合而成的區(qū)塊。步驟S4，搜索模塊212判斷是否找到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊。如果找 到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊，執(zhí)行步驟S5，如果沒有找到面積大于第一設(shè)定閥值 的物體區(qū)塊，流程結(jié)束。步驟S5，記錄模塊213記錄搜索模塊212所尋找到的每個(gè)物體區(qū)塊的位置和大小， 并將每個(gè)物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲(chǔ)在一個(gè)隊(duì)列中。在本實(shí)施例中，所述物體區(qū)塊的 位置是指該物體區(qū)塊的中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)值。在其它實(shí)施例中，所述記錄模塊213也可以 將每個(gè)物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲(chǔ)在其它數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，如數(shù)組。步驟S6，合并模塊214根據(jù)物體區(qū)塊的位置和大小，依次計(jì)算隊(duì)列中每兩個(gè)物體 區(qū)塊的距離，并將距離小于第二設(shè)定閥值(如10個(gè)像素單位長度)的兩個(gè)物體區(qū)塊合并在 一起，直至整個(gè)隊(duì)列循環(huán)完畢以生成一個(gè)完整的物體。在本實(shí)施例中，合并的兩個(gè)物體區(qū)塊 將從隊(duì)列中刪除，下次合并時(shí)，將從隊(duì)列的頭部重新開始合并。在其它實(shí)施例中，所述方法還包括步驟獲取模塊210對(duì)獲取的圖片進(jìn)行模糊化， 以提高后續(xù)操作的準(zhǔn)確性。最后應(yīng)說明的是，以上實(shí)施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，盡管參照 較佳實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對(duì)本發(fā)明的 技術(shù)方案進(jìn)行修改或等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的精神和范圍。
權(quán)利要求
一種單一物體影像萃取方法，其特征在于，該方法包括如下步驟從存儲(chǔ)體中獲取影像攝取裝置攝取的圖片；對(duì)獲取的圖片進(jìn)行二值化處理得到一個(gè)二值化圖片；在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊；當(dāng)找到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊時(shí)，記錄該物體區(qū)塊的位置和大小，并將該物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中；及根據(jù)物體區(qū)塊的位置和大小，依次計(jì)算所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中每兩個(gè)物體區(qū)塊的距離，并將距離小于第二設(shè)定閥值的兩個(gè)物體區(qū)塊合并在一起，直至所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的物體區(qū)塊循環(huán)完畢以生成一個(gè)完整的物體。
2.如權(quán)利要求1所述的單一物體影像萃取方法，其特征在于，所述物體區(qū)塊是指該二 值化圖片中彼此相連的像素組合而成的區(qū)塊。
3.如權(quán)利要求1所述的單一物體影像萃取方法，其特征在于，所述步驟在該二值化圖 片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊包括如果該二值化圖片的背景為白色，則在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的 黑色區(qū)塊；及如果該二值化圖片的背景為黑色，則在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的 白色區(qū)塊。
4.如權(quán)利要求1所述的單一物體影像萃取方法，其特征在于，所述物體區(qū)塊的位置是 指該物體區(qū)塊的中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)值。
5.如權(quán)利要求1所述的單一物體影像萃取方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為隊(duì)列或數(shù)組。
6.一種單一物體影像萃取系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括 獲取模塊，用于從存儲(chǔ)體中獲取影像攝取裝置攝取的圖片；處理模塊，用于對(duì)獲取的圖片進(jìn)行二值化處理得到一個(gè)二值化圖片； 搜索模塊，用于在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊； 所述搜索模塊，還用于判斷是否找到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊； 記錄模塊，用于記錄搜索模塊所尋找到的每個(gè)物體區(qū)塊的位置和大小，并將每個(gè)物體 區(qū)塊的位置和大小依次存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中；及合并模塊，用于根據(jù)物體區(qū)塊的位置和大小，依次計(jì)算所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中每兩個(gè)物體區(qū) 塊的距離，并將距離小于第二設(shè)定閥值的兩個(gè)物體區(qū)塊合并在一起，直至所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中 的物體區(qū)塊循環(huán)完畢以生成一個(gè)完整的物體。
7.如權(quán)利要求6所述的單一物體影像萃取系統(tǒng)，其特征在于，所述物體區(qū)塊是指該二 值化圖片中彼此相連的像素組合而成的區(qū)塊。
8.如權(quán)利要求6所述的單一物體影像萃取系統(tǒng)，其特征在于，所述搜索模塊在該二值 化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊包括如果該二值化圖片的背景為白色，則在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的 黑色區(qū)塊；及如果該二值化圖片的背景為黑色，則在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的 白色區(qū)塊。
9.如權(quán)利要求6所述的單一物體影像萃取系統(tǒng)，其特征在于，所述物體區(qū)塊的位置是 指該物體區(qū)塊的中心點(diǎn)對(duì)應(yīng)的坐標(biāo)值。
10.如權(quán)利要求6所述的單一物體影像萃取系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為隊(duì)列或數(shù)組。
全文摘要
一種單一物體影像萃取方法，該方法包括如下步驟從存儲(chǔ)體中獲取影像攝取裝置攝取的圖片；對(duì)獲取的圖片進(jìn)行二值化處理得到一個(gè)二值化圖片；在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊；當(dāng)找到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊時(shí)，記錄該物體區(qū)塊的位置和大小，并將該物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲(chǔ)在一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中；根據(jù)物體區(qū)塊的位置和大小，依次計(jì)算所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中每兩個(gè)物體區(qū)塊的距離，并將距離小于第二設(shè)定閥值的兩個(gè)物體區(qū)塊合并在一起，直至所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的物體區(qū)塊循環(huán)完畢以生成一個(gè)完整的物體。利用本發(fā)明可以將被分割的物體組合成一個(gè)完整的物體。
文檔編號(hào)G06T5/00GK101930593SQ20091030376
公開日2010年12月29日 申請(qǐng)日期2009年6月26日 優(yōu)先權(quán)日2009年6月26日
發(fā)明者盧秋樺, 葉建發(fā), 李忠一, 蔡程豐 申請(qǐng)人:鴻富錦精密工業(yè)(深圳)有限公司;鴻海精密工業(yè)股份有限公司