[发明专利]一种检测周期图像异构区的方法

权利要求书

1.一种检测周期图像异构区的方法，其特征在于，包括以下步骤：1）检测出周期图像的本征周期，并确定周期图像中存在的周期高度不小于规定阈值的特征点的分布范围，将该范围定义为周期区；2）基于检测出的本征周期及周期区，从周期图像中获取本征差模图像；3）检测出本征差模图像中的特征点；4）在本征差模图像中沿其宽度方向分别定义若干个差模特征区，其中每个差模特征区均具有设定的最大范围和最大宽度；5）基于本征差模图像中检测出的特征点的宽度方向的坐标，统计检测出的特征点分别落入上述各个差模特征区的最大范围中的数量，将其定义为相应区的落入数；6）根据落入上述各差模特征区最大范围的特征点的宽度方向的坐标，确定各差模特征区中的特征点分布的实际范围和实际宽度；7）从上述各个差模特征区中，筛选出落入数不低于第一阈值，且实际宽度也不低于第二阈值的差模特征区，作为周期图像的异构区。

2.根据权利要求1所述的检测周期图像异构区的方法，其特征在于，所述若干个差模特征区包括：左区、中左区、中区、中右区、右区。

3.根据权利要求2所述的检测周期图像异构区的方法，其特征在于，还包括步骤：8）当左区或右区的落入数低于第一阈值，或者实际宽度低于第二阈值时，则须再对本征差模图像落入该区最大范围内的局部图像做blob分析，检测出该局部图像中存在的blob，并根据落入在该区最大范围内blob的宽度方向的坐标，确定该区中blob分布的实际范围和实际宽度，如果从该局部图像检测出的blob数量不低于第三阈值，且blob分布的实际宽度也不低于第四阈值，则该区被确定作为异构区。

4.根据权利要求3所述的检测周期图像异构区的方法，其特征在于，还包括步骤：9）如果左区或右区在经过步骤（8）后依然无法确定是否作为异构区，则须再对周期图像落入该区最大范围内的局部图像检测特征点，如果检测出的特征点数量低于第五阈值，则被确定作为异构区，反之，则该区被确定不是异构区。

5.根据权利要求1所述的检测周期图像异构区的方法，其特征在于，通过以下步骤确定设定差模特征区的最大范围：1）将本征差模图像的左边界作为左区的左边界，左区的最大宽度等于设定的宽度，左区的右边界的宽度方向的坐标值等于其左边界宽度方向的坐标值加上其最大宽度；2）将本征差模图像的右边界作为右区的右边界，右区的最大宽度等于设定的宽度，右区的左边界的宽度方向的坐标值等于其右边界宽度方向的坐标值减去其最大宽度；3）中区的宽度方向的中心坐标是本征差模图像的宽度方向的中心的坐标，其左边界的宽度方向的坐标值等于中心坐标值减去设定的宽度，其右边界的宽度方向的坐标值等于中心坐标值加上设定的宽度；4）中左区被定义为本征差模图像中处于左区与中区之间的区域，其左边界是左区的右边界，其右边界是中区的左边界；5）中右区被定义为本征差模图像中处于中区与右区之间的区域，其左边界是中区的右边界，其右边界是右区的左边界；6）上述各区的左边界与右边界之间的区域即是相应区的最大范围。

6.根据权利要求1所述的检测周期图像异构区的方法，其特征在于，通过以下步骤确定从本征差模图像检测出的特征点落入各个差模特征区中的分布的实际范围：1）将检测出的特征点按照其宽度方向的坐标以及各个差模特征区的最大范围，划分到各个差模特征区中；2）对于其中任一个差模特征区，从划分到该区的特征点的宽度方向的坐标中，找出沿宽度方向的最小坐标和最大坐标，该最小坐标作为该区特征分布实际范围的左边界，该最大坐标作为该区特征分布实际范围的右边界，左边界和右边界之间的区域是该区特征分布的实际范围，该实际范围的宽度即实际宽度。

7.根据权利要求3所述的检测周期图像异构区的方法，其特征在于，通过以下步骤确定从本征差模图像落入左区或右区的最大范围内的局部图像检测出的blob分布的实际范围：从本征差模图像落入该区最大范围内局部图像检测出的blob的坐标中，找出沿宽度方向的最小坐标和最大坐标，将该最小坐标作为左边界，该最大坐标作为右边界，这一对左边界和右边界之间的区域是本征差模图像落入该区最大范围内局部图像检测出的blob分布的实际范围，该实际范围的宽度即blob分布的实际宽度。