[发明专利]一种图像中细线检测方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像中细线检测方法及系统，属于图像处理技术领域。

背景技术

目前比较主流的检测图像中的细线方法主要有如下两种：

模板检测方法：该类方法的核心思想主要是采用特定大小、带有方向性的滤波器，利用细线的边缘两边产生的响应对指定宽度的细线进行检测。该类方法在图像中的细线宽度不一致时，很难用固定大小的模板进行检测。而且，如果细线形状复杂且存在宽度渐变的情况，模板大小不易确定。当选取的模板较大时，其运算效率也比较低下。

纹线跟踪方法：该类方法是建立在边缘检测或者模板检测的基础之上，记录纹线特征点，对有规律有方向的纹线进行跟踪、提取。该类方法仅针对比较细且宽度比较均匀的细线比较有效，如指纹和掌纹的提取等，应用领域相对较窄。

发明内容

针对现有技术中存在的缺陷，本发明所要解决的技术问题是提供一种不受细线拓扑结构影响且效率高的细线检测方法及系统。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：

一种图像中细线检测方法，包括以下步骤：

(1)对图像进行边缘检测，记录检测出的边缘；

(2)生成边缘距离关系图；所述边缘距离关系图用于表示所述图像中每个像素点到与其最近边缘的距离和方向；

(3)根据设定的细线最大宽度阈值N_max在所述边缘距离关系图中提取细线。

如上所述的细线检测方法，步骤(1)中所述边缘采用中缝坐标链表或图像中像素点边缘的坐标链表记录；其中，所述中缝坐标链表为边缘两侧所有相对像素点中间位置的坐标依序连接成的链表。

如上所述的细线检测方法，步骤(2)中所述边缘距离关系图中，将到其最近边缘的距离大于N_max/2的像素点的距离关系值设置为无效值。

如上所述的细线检测方法，步骤(2)中所述边缘距离关系图中，对于不封闭边缘，沿边缘起始方向两侧符号相反；对于封闭边缘，位于封闭边缘内侧和外侧的符号相反。

如上所述的细线检测方法，步骤(2)中所述边缘距离关系图的生成过程如下：

首先初始化边缘距离关系图，将边缘距离关系图中所表示的每一像素点到与其最近边缘的距离均设置成无效值；

然后扫描每一条边缘的中缝坐标链表；计算图像中与当前坐标的最大距离在N_max/2范围内的像素点到当前坐标的距离，在边缘距离关系图中将该像素点对应的点的距离修改为到当前坐标的距离，并确定该点的方向；如果该像素点在边缘距离关系图中对应的点被修改过距离，则比较当前距离与原距离的大小，如果当前距离小于原距离，则用当前距离替换原距离。

如上所述的细线检测方法，步骤(3)中所述提取细线的过程如下：

(a)在边缘距离关系图中定位细线区域：将边缘距离关系图中靠近无效值一侧且与边缘的距离在N_max/2范围内的点的距离设为无效值；

(b)将图像中与边缘距离关系图中细线区域内的点对应的像素点合并。

如上所述的细线检测方法，在获得细线后，所述方法还包括去除长宽比不符合要求的细线的步骤，所述长宽比＝细线的长度/细线的最大宽度。

所述长度的计算方法为：细线的面积/细线的最大宽度。

其中，细线的面积为细线区域所包含的像素点个数；所述细线的最大宽度为边缘距离关系图中该细线区域中距离的最大值的2倍。

一种图像中的细线检测系统，包括用于对图像进行边缘检测，记录检测出的边缘的检测装置；

用于生成边缘距离关系图的生成装置；所述边缘距离关系图用于表示所述图像中每个像素点到与其最近边缘的距离和方向；

用于根据设定的细线最大宽度阈值N_max在所述边缘距离关系图中提取细线的提取装置。

如上所述的细线检测系统，其中，提取装置包括用于在边缘距离关系图中定位细线区域的定位单元；用于将图像中与边缘距离关系图中细线区域内的点对应的像素点合并的合并单元。

如上所述的细线检测系统，还包括用于在获得细线后去除长宽比不符合要求的细线的去除装置。

本发明所述方法及系统，通过生成边缘距离关系图，在边缘距离关系图中检测满足设定最大宽度的细线的方式，能够检测出图像中所有小于设定最大宽度的细线，不受细线拓扑结构的影响，可以检测宽度渐变等特殊形式的细线。同时，与现有技术相比，避免了模板较大时，运算效率低下的问题。

附图说明