[发明专利]一种逐步逼近亚像素图像定位方法和系统

权利要求书

1.一种逐步逼近亚像素图像定位方法，其特征在于，包含以下步骤：

S1：获取初始图像信息；

S2：将S1获取的所述初始图像信息使用Blob分析提取得到图像边缘；

S3：对S2获得的所述图像边缘使用形态学边缘法进行提取，得到图像的二值图像像素级边缘轮廓；

S4：对S3获得的二值图像像素级边缘轮廓使用形态学膨胀法进行提取，得到图像的边缘过渡带；

S5：对S4获得的所述过渡边缘带进行剪切，得到可识别的图像边缘信息；

S6：预设平滑系数和双阈值，对S5获得的可识别的边缘图像信息调用Canny算法，筛选得到真实有效的图像边缘；

S7：预设多边形逼近迭代次数的阈值，使用多边形逼近法对S6获得的所述真实有效的图像边缘进行分割，提取得到多段边缘直线；

S8：对S7获得的所述多段边缘直线使用共线联合算法，将在同一条直线上的多段直线轮廓进行联合，得到图像边缘直线；

S9：对S8获得的所述图像边缘直线使用最小二乘法进行直线拟合，得到图像轮廓的四条边线；

S10：对S9获得的图像轮廓四条边线，得到四条边线所围成的封闭区域的四个交点；

S11：对S10获得的图像轮廓交点，求出图像轮廓中心点坐标并保存。

2.根据权利要求1所述逐步逼近亚像素图像定位方法，其特征在于，所述步骤S2中的Blob分析提取包含以下步骤：

S21：提取初始图像中的S图像进行阈值分割，获得图像的二值图像信息；

S22：对步骤S21获得的二值图像信息进行矩形形态学开运算；

S23：对矩形形态学开运算处理后的二值图像进行拟合，形成一个矩形区域，得到运算范围。

3.一种逐步逼近亚像素图像定位系统，其特征在于：包含以下模块：

初始图像信息获取模块：用于获取初始图像信息；

Blob分析提取模块：用于对获取的图像信息使用Blob分析提取图像边缘；

形态学边缘法提取边缘轮廓模块：用于对Blob分析提取模块中获得的图像边缘使用形态学边缘法，提取到图像的二值图像的像素级边缘轮廓；

形态学膨胀提取边缘过渡带模块：用于对形态学边缘法提取边缘轮廓模块中获得的二值标志牌图像的像素级边缘轮廓使用形态学膨胀法，提取出图像的边缘过渡带；

边缘剪切模块：用于对形态学膨胀提取边缘过渡带模块所获得的图像的过渡边缘带进行剪切，获取可识别的图像边缘信息；

Canny算法模块：用于对边缘剪切模块中获得的可识别的图像边缘调用Canny算法，设置平滑系数和双阈值，筛选出真实有效的图像边缘；

多边形逼近法模块：预设多边形逼近迭代次数的阈值，用于对Canny算法模块中获得的真实有效的图像边缘使用多边形逼近法分割边缘，提取多段边缘直线；

共线联合算法模块：用于对多边形逼近法模块中获得的多段图像边缘直线使用共线联合算法，将提取的在同一条直线上的多段直线轮廓进行联合，形成图像边缘直线；

最小二乘法直线拟合模块：用于对共线联合算法模块中获得的图像边缘直线使用最小二乘法进行直线拟合，获取图像轮廓的四条边线；

图像轮廓交点获取模块：用于对最小二乘法直线拟合模块中获得的图像轮廓四条边线，求出四条边线所围成的封闭区域的四个交点；

图像轮廓中心点获取模块：用于对图像轮廓交点获取模块中获得的图像轮廓交点，求出图像轮廓中心点坐标并保存。

4.根据权利要求3所述逐步逼近亚像素图像定位系统，其特征在于：所述Blob分析提取包含以下模块：

阈值分割模块：用于对初始图像信息获取模块中的S图像进行阈值分割，获得图像的二值图像信息；

矩形形态学开运算模块：用于对阈值分割模块中获得的二值图像信息进行矩形形态学开运算；

矩形拟合模块：用于对对矩形形态学开运算模块处理后的二值图像进行拟合，形成一个矩形区域，得到运算范围。