本發(fā)明涉及的是一種圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的方法，具體是一種基于數(shù)學(xué)形態(tài)的細(xì)化算法對(duì)圖像作初步細(xì)化處理，然后基于線性擬合的細(xì)化算法。

背景技術(shù)：

在雙目視覺(jué)三維重建的研究過(guò)程中，從雙目視覺(jué)圖像中提取特征并獲得正確的匹配點(diǎn)對(duì)是重要的一步。然而，在雙目攝像機(jī)拍攝圖像的過(guò)程中，由于拍攝環(huán)境、攝像機(jī)鏡頭加工精度、圖像傳輸過(guò)程等原因，不可避免地產(chǎn)生一些噪聲和畸變導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降。在采用網(wǎng)格投影的方法時(shí)，將任何自由曲面表面變換情況轉(zhuǎn)換為網(wǎng)格線條形變，為了充分利用網(wǎng)格投影所表達(dá)的信息，網(wǎng)格投影細(xì)化的研究是至關(guān)重要的一步。

經(jīng)典的細(xì)化算法按照算法原理可以分為基于模板的細(xì)化算法、基于索引表的細(xì)化算法和基于形態(tài)學(xué)的細(xì)化算法3種。基于模板的細(xì)化算法中，比較經(jīng)典的算法有hilditch細(xì)化算法、opta細(xì)化算法和zhang并行快速細(xì)化算法。hilditch細(xì)化算法是以二值圖像為對(duì)象的串行算法，以中心像素的8鄰域作為移動(dòng)模板，從圖像左上角自上而下、自左到右遍歷圖像中所有像素，如果中心像素滿(mǎn)足一定條件則將其設(shè)為背景點(diǎn)，直到目標(biāo)對(duì)象成為單像素為止。one-passthinningalgorithm(簡(jiǎn)稱(chēng)opta算法)是另一種經(jīng)典基于模板的細(xì)化算法。其細(xì)化過(guò)程同樣是從圖像左上角到右下角遍歷圖像中每個(gè)像素點(diǎn)。不同的是，在opta算法中對(duì)于每個(gè)中心像素點(diǎn)考察的是它周?chē)?0個(gè)相鄰點(diǎn)。在圖像細(xì)化算法的不斷發(fā)展過(guò)程中，利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的細(xì)化算法也逐漸被人們熟知。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)細(xì)化算法的基本思路是給定一些結(jié)構(gòu)元素，刪除滿(mǎn)足擊中擊不中變換的中心像素點(diǎn)，與基于模板的細(xì)化方法相比，形態(tài)學(xué)算法將大量復(fù)雜的計(jì)算條件轉(zhuǎn)換為基本的移位和邏輯運(yùn)算，簡(jiǎn)化了運(yùn)算過(guò)程。然而，各種細(xì)化算法都存在一個(gè)共性問(wèn)題，即在網(wǎng)格線條外框線條與內(nèi)部線條三線叉交處的細(xì)化結(jié)果畸變嚴(yán)重，幾乎所有的細(xì)化算法都形成外框線條向內(nèi)部線條方向凹陷。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)存在的上述不足，提出了基于曲線擬合的交叉區(qū)域改進(jìn)細(xì)化算法。本發(fā)明首先通過(guò)索引表改進(jìn)后基于數(shù)學(xué)形態(tài)的細(xì)化算法對(duì)雙目視覺(jué)圖像作初步細(xì)化處理，然后基于線性擬合改進(jìn)細(xì)化算法成功解決這凹陷難題。這一點(diǎn)改進(jìn)的意義在于后續(xù)所有的特征點(diǎn)提取工作，都以提取的交叉點(diǎn)為基礎(chǔ)，因此，在交叉點(diǎn)提取部分的精度提高，能夠降低整個(gè)模型三維重建誤差。本文改進(jìn)后細(xì)化算法的流程如圖1所示。

首先是菱形窗口的設(shè)計(jì)，經(jīng)過(guò)對(duì)形態(tài)學(xué)細(xì)化算法的研究，如果形態(tài)學(xué)細(xì)化過(guò)程中不是以沒(méi)有可刪除的像素點(diǎn)為迭代終止條件，而是在其中某個(gè)階段停止，在這個(gè)階段，線條部分已經(jīng)細(xì)化到單像素寬，交叉點(diǎn)區(qū)域尚未完成細(xì)化，也沒(méi)有出現(xiàn)畸變。為了使得形態(tài)學(xué)算法在該階段適時(shí)停止，同時(shí)受到最大正方形方法的啟發(fā)，設(shè)計(jì)一個(gè)最大菱形窗口如圖2所示，希望通過(guò)這樣的菱形窗口判斷交叉點(diǎn)區(qū)域的細(xì)化情況，適時(shí)終止形態(tài)學(xué)算法的迭代進(jìn)程。判斷及終止過(guò)程如下：

第一步，在每次形態(tài)學(xué)算法迭代結(jié)束后，使用該窗口遍歷圖像，并計(jì)算窗口中的前景點(diǎn)總數(shù)。

第二步，當(dāng)某點(diǎn)為中心像素的菱形區(qū)域內(nèi)前景像素點(diǎn)介于設(shè)定的最大閾值和最小閾值之間時(shí)，細(xì)化算法迭代終止。

第三步，最大閾值的設(shè)定：在初始狀態(tài)下，一定存在某個(gè)中心像素所在區(qū)域在菱形窗口內(nèi)全部為前景點(diǎn)，由于隨著細(xì)化算法的進(jìn)行前景點(diǎn)逐漸減少，會(huì)出現(xiàn)不再有中心像素點(diǎn)所在區(qū)域在菱形窗口內(nèi)全部為前景點(diǎn)，因此，一般設(shè)定菱形窗口內(nèi)的全部像素點(diǎn)的數(shù)量和作為最大閾值。

第四步，最小閾值的設(shè)定：在應(yīng)用菱形窗口過(guò)程中，我們感興趣的是交叉部分的細(xì)化情況，為了屏蔽在遍歷過(guò)程中非交叉點(diǎn)部分即直線部分對(duì)菱形窗口計(jì)算的干擾，我們?cè)O(shè)定一個(gè)最小閾值，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)，一般將最小閾值設(shè)定為l+l-2(l為菱形窗口的最大寬度)，即有一條2像素寬的直線通過(guò)菱形最寬部分情況。

通過(guò)菱形窗口判斷交叉點(diǎn)區(qū)域的細(xì)化情況，適時(shí)終止形態(tài)學(xué)算法的迭代進(jìn)程，在此之后，菱形窗口使得形態(tài)學(xué)算法在交叉點(diǎn)處尚未畸變時(shí)停止，為了實(shí)現(xiàn)細(xì)化后更精確的網(wǎng)格交叉點(diǎn)，將采用最小二乘法曲線擬合的方法，處理過(guò)程如下：

第一步，提取豎直方向線條所包含的所有像素點(diǎn)，即圖像每一行中具有最小列坐標(biāo)的前景點(diǎn)。

第二步，提取交叉點(diǎn)區(qū)域中除交叉區(qū)域外水平方向曲線所包含特征點(diǎn)，根據(jù)像素點(diǎn)提取結(jié)果，可以得到尚未細(xì)化完善的像素點(diǎn)的列坐標(biāo)。

第三步，利用所提取的豎直方向、水平方向像素點(diǎn)坐標(biāo)，分別采用最小二乘法擬合豎直方向曲線和水平方向曲線。這兩條曲線的方程分別為。通過(guò)最小二乘法計(jì)算a1到a6這6個(gè)系數(shù)。擬合成功后，聯(lián)立兩條曲線方程，求得兩條曲線的交點(diǎn)，即為希望得到的更精確的交叉點(diǎn)坐標(biāo)。

第四步，將第二步中獲得的尚未細(xì)化完全的像素點(diǎn)列坐標(biāo)，代入擬合后水平方向曲線的方程，即可得到對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)行坐標(biāo)。

第五步，計(jì)算得出交叉點(diǎn)區(qū)域像素點(diǎn)取代原交叉點(diǎn)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)交叉點(diǎn)區(qū)域的精確細(xì)化。

附圖說(shuō)明

圖1發(fā)明流程圖；

圖2菱形窗口的設(shè)計(jì)；

圖3網(wǎng)格線條交叉點(diǎn)區(qū)域。

具體實(shí)施方式

下面對(duì)本發(fā)明的實(shí)施例作詳細(xì)說(shuō)明。本實(shí)施例在以本發(fā)明技術(shù)方案為前提下進(jìn)行實(shí)施，給出了詳細(xì)的實(shí)施方式和過(guò)程，但本發(fā)明的保護(hù)范圍不限于下述的實(shí)施例。

首先是菱形窗口的設(shè)計(jì)，經(jīng)過(guò)對(duì)形態(tài)學(xué)細(xì)化算法的研究，如果形態(tài)學(xué)細(xì)化過(guò)程中不是以沒(méi)有可刪除的像素點(diǎn)為迭代終止條件，而是在其中某個(gè)階段停止，在這個(gè)階段，線條部分已經(jīng)細(xì)化到單像素寬，交叉點(diǎn)區(qū)域尚未完成細(xì)化，也沒(méi)有出現(xiàn)畸變。為了使得形態(tài)學(xué)算法在該階段適時(shí)停止，同時(shí)受到最大正方形方法的啟發(fā)，設(shè)計(jì)一個(gè)最大菱形窗口適時(shí)終止形態(tài)學(xué)算法的迭代進(jìn)程。判斷及終止過(guò)程如下：

第一步，在每次形態(tài)學(xué)算法迭代結(jié)束后，使用該窗口遍歷圖像，并計(jì)算窗口中的前景點(diǎn)總數(shù)。

第二步，當(dāng)某點(diǎn)為中心像素的菱形區(qū)域內(nèi)前景像素點(diǎn)介于設(shè)定的最大閾值和最小閾值之間時(shí)，細(xì)化算法迭代終止。

第三步，最大閾值的設(shè)定：在初始狀態(tài)下，一定存在某個(gè)中心像素所在區(qū)域在菱形窗口內(nèi)全部為前景點(diǎn)，由于隨著細(xì)化算法的進(jìn)行前景點(diǎn)逐漸減少，會(huì)出現(xiàn)不再有中心像素點(diǎn)所在區(qū)域在菱形窗口內(nèi)全部為前景點(diǎn)，因此，一般設(shè)定菱形窗口內(nèi)的全部像素點(diǎn)的數(shù)量和作為最大閾值。

第四步，最小閾值的設(shè)定：在應(yīng)用菱形窗口過(guò)程中，我們感興趣的是交叉部分的細(xì)化情況，為了屏蔽在遍歷過(guò)程中非交叉點(diǎn)部分即直線部分對(duì)菱形窗口計(jì)算的干擾，我們?cè)O(shè)定一個(gè)最小閾值，經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)，一般將最小閾值設(shè)定為l+l-2(l為菱形窗口的最大寬度)，即有一條2像素寬的直線通過(guò)菱形最寬部分情況。

通過(guò)菱形窗口判斷交叉點(diǎn)區(qū)域的細(xì)化情況，適時(shí)終止形態(tài)學(xué)算法的迭代進(jìn)程，在此之后，菱形窗口使得形態(tài)學(xué)算法在交叉點(diǎn)處尚未畸變時(shí)停止，為了實(shí)現(xiàn)細(xì)化后更精確的網(wǎng)格交叉點(diǎn)，將采用最小二乘法曲線擬合的方法，以圖3所示的網(wǎng)格線條交叉點(diǎn)區(qū)域?yàn)槔?，處理過(guò)程如下：

第一步，提取豎直方向線條所包含的所有像素點(diǎn)，即圖像每一行中具有最小列坐標(biāo)的前景點(diǎn)。

第二步，提取交叉點(diǎn)區(qū)域中除交叉區(qū)域外水平方向曲線所包含特征點(diǎn)，根據(jù)像素點(diǎn)提取結(jié)果，可以得到尚未細(xì)化完善的像素點(diǎn)的列坐標(biāo)。

第三步，利用所提取的豎直方向、水平方向像素點(diǎn)坐標(biāo)，分別采用最小二乘法擬合豎直方向曲線和水平方向曲線。這兩條曲線的方程分別為。通過(guò)最小二乘法計(jì)算a1到a6這6個(gè)系數(shù)。擬合成功后，聯(lián)立兩條曲線方程，求得兩條曲線的交點(diǎn)，即為希望得到的更精確的交叉點(diǎn)坐標(biāo)。

第四步，將第二步中獲得的尚未細(xì)化完全的像素點(diǎn)列坐標(biāo)，代入擬合后水平方向曲線的方程，即可得到對(duì)應(yīng)的像素點(diǎn)行坐標(biāo)。

第五步，計(jì)算得出交叉點(diǎn)區(qū)域像素點(diǎn)取代原交叉點(diǎn)區(qū)域，實(shí)現(xiàn)交叉點(diǎn)區(qū)域的精確細(xì)化。