[发明专利]基于密度的图像处理方法、图像处理装置和设备

权利要求书

1.一种基于密度的图像处理方法，其特征在于，包括：

对待处理的图像进行边缘提取处理；

使用目标卷积核，以卷积步长对经过边缘提取处理的图像进行卷积，以得到边缘密度点空间；

使用密度阈值对所述边缘密度点空间中的点进行筛选；

获取筛选后的边缘密度点空间中的目标连通域；

根据所述目标连通域，确定所述图像中目标物的边界；在对所述经过边缘提取处理的图像进行卷积之前，还包括：

对所述经过边缘提取处理的图像进行边界扩展处理，以对经过边界扩展处理的图像进行卷积，

其中，当所述经过边缘提取处理的图像的空间为p(x，y)时，所述经过边界扩展处理的图像的空间为H(x，y)，

H.rows为所述经过边缘提取处理的图像的宽度，H.cols为所述经过边缘提取处理的图像的高度；

当所述目标卷积核为h(x，y)，(0＜x＜h.rows，0＜y＜h.cols)，h.rows为所述目标卷积核的宽度，h.cols为所述目标卷积核的高度时，所述边缘密度点空间为Con(x，y)，

其中，s为所述卷积步长，k为正整数，x∈(0,H.rows)，y∈(0,H.cols)。

2.根据权利要求1所述的基于密度的图像处理方法，其特征在于，

所述筛选后的边缘密度点空间为Cone(x，y)：

其中，Con(x，y)为所述边缘密度点空间，e为所述密度阈值。

3.根据权利要求1或2所述的基于密度的图像处理方法，其特征在于，所述获取筛选后的边缘密度点空间中的目标连通域，具体包括：

使用膨胀窗口对所述筛选后的边缘密度点空间进行膨胀处理，以将所述筛选后的边缘密度点空间中的相邻点连接成连通域；

选择面积最大的连通域作为所述目标连通域。

4.根据权利要求3所述的基于密度的图像处理方法，其特征在于，

所述膨胀窗口的边长大于所述卷积步长的一半。

5.一种基于密度的图像处理装置，其特征在于，包括：

边缘提取单元，用于对待处理的图像进行边缘提取处理；

卷积单元，用于使用目标卷积核，以卷积步长对经过边缘提取处理的图像进行卷积，以得到边缘密度点空间；

筛选单元，用于使用密度阈值对所述边缘密度点空间中的点进行筛选；

获取单元，用于获取筛选后的边缘密度点空间中的目标连通域；

确定单元，用于根据所述目标连通域，确定所述图像中目标物的边界；

边界扩展单元，用于对所述经过边缘提取处理的图像进行边界扩展处理，以对经过边界扩展处理的图像进行卷积，

其中，当所述经过边缘提取处理的图像的空间为p(x，y)时，所述经过边界扩展处理的图像的空间为H(x，y)，

H.rows为所述经过边缘提取处理的图像的宽度，H.cols为所述经过边缘提取处理的图像的高度；

当所述目标卷积核为h(x，y)，(0＜x＜h.rows，0＜y＜h.cols)，h.rows为所述目标卷积核的宽度，h.cols为所述目标卷积核的高度时，所述边缘密度点空间为Con(x，y)，

其中，s为所述卷积步长，k为正整数，x∈(0,H.rows)，y∈(0,H.cols)。

6.根据权利要求5所述的基于密度的图像处理装置，其特征在于，

所述筛选后的边缘密度点空间为Cone(x，y)：

其中，Con(x，y)为所述边缘密度点空间，e为所述密度阈值。

7.根据权利要求5或6所述的基于密度的图像处理装置，其特征在于，所述获取单元包括：

连接子单元，用于使用膨胀窗口对所述筛选后的边缘密度点空间进行膨胀处理，以将所述筛选后的边缘密度点空间中的相邻点连接成连通域；

选择子单元，用于选择面积最大的连通域作为所述目标连通域。