[发明专利]一种基于放射形标识符号的目标识别方法

权利要求书

1.一种基于放射形标识符号的目标识别方法，包括步骤：

步骤1，制作符号标识块并放置于目标上；

步骤2，使用视觉传感器采集以符号标识块为对象的彩色图像；

步骤3，将采集到的彩色图像处理成灰度图像；

步骤4，基于灰度阈值和对称性、Haar、形态学、拓扑特征，分别构建分类器，对灰度图像中的像素点进行层层筛选，最终得到表征标识符号中心位置的结果点集Ω_p5；

步骤5，基于结果点集Ω_p5所表征的标识符号，以及目标所唯一对应的符号标识块上的符号排列组合顺序，完成对目标的识别。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤4进一步包括：

步骤41，基于灰度阈值和对称性特征构建初级分类器，对灰度图像中的像素点进行筛选得到候选点集Ω_p1；

步骤42，基于候选点集Ω_p1中各候选点所对应图像区域的Haar特征构建第二级分类器，进行筛选得到候选点集Ω_p2；

步骤43，对候选点集Ω_p2进行聚集处理，得到候选点集Ω_p3；

步骤44，基于形态学特征构建第三级分类器，对候选点集Ω_p3进行筛选得到候选点集Ω_p4；

步骤45，对候选点集Ω_p4中的每个候选点，将以其为中心的17像素×17像素的灰度图像区域做局部二值化处理，再经过图像膨胀、骨架化后，得到相应的二值数组，这些二值数组构成二值数组集Ψ；

步骤46，对于候选点集Ω_p4中的各候选点，在集合Ψ里面所对应的二值数组中，运行广度优先搜索算法，得到二值数组对应图像区域的拓扑特征，基于图像拓扑特征构建第四级分类器，对候选点集Ω_p4进行筛选得到结果点集Ω_p5。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述符号标识块包含一个或多个具有相同或不同放射辐条数的标识符号。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述标识符号为中心对称的放射形图形，其辐条靠近中心部分由四周向中心逐渐变细。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤41中基于灰度阈值对灰度图像中的像素点进行筛选，具体为灰度值大于阈值T1的像素点被去除。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤41中利用对称性特征对灰度图像中的像素点进行筛选，具体为关于候选点对称的图像区域的像素值的差值较大的像素点被去除。

7.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤42中基于第二级分类器对候选点集的筛选是在候选点集Ω_p1中的每个点周围上下左右四块矩形图像区域内，通过判断每个矩形图像区域与相应的Haar模板在设定方向上的明暗变化次数是否一致的方式进行的。

8.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤43具体为：如果候选点集Ωp2中有多个点集中在一小块图像区域中，则用该图像区域内各候选点坐标的平均值所对应的点来替代该图像区域内的所有候选点。

9.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤44中基于形态学特征对候选点集的筛选，是通过以候选点为圆心在图像上构造一组半径不同的同心圆及180°同心圆弧，以圆在图像上所经过的像素点发生明暗变化的次数和180°圆弧在图像上所经过的像素点发生明暗变化的次数是否同时为各自指定数值的方式进行的。

10.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤46中，所述候选点相应的二值数组所对应图像区域的拓扑特征取值为在相应的二值数组中，从候选点出发，沿白色像素点搜索8步所得到的白色线条数。