[发明专利]物体轮廓提取方法及系统和物体轮廓预测方法及系统在审

专利信息
申请号: 202010690822.2 申请日: 2020-07-17
公开(公告)号: CN111783801A 公开(公告)日: 2020-10-16
发明(设计)人: 蒋晨晓;陆永健;徐杰 申请(专利权)人: 上海明波通信技术股份有限公司
主分类号: G06K9/46 分类号: G06K9/46;G06K9/40;G06T7/60
代理公司: 上海浦一知识产权代理有限公司 31211 代理人: 焦天雷
地址: 201203 上海市*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 物体 轮廓 提取 方法 系统 预测
【权利要求书】:

1.一种物体轮廓提取方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1,获取物体绝对温度形成热力图;

S2,将热力图温度线性约束至第一预设实数范围形成热力图实数矩阵;

S3,将热力实数图矩阵转换为灰度图矩阵;

S4,将灰度图矩阵转换为第二预设实数范围的二值化灰度图矩阵;

S5,滤除二值化灰度图矩阵的噪声点;

S6,将二值灰度图矩阵转换为第一预设实数范围的二值图;

S7,提取二值图中所有轮廓,并同时生成轮廓层次表,轮廓层次表用于表示图像轮廓之间包含关系;

S8,通过轮廓层次表消除所有内轮廓,获得一帧的测量外围轮廓集。

2.如权利要求1所述的物体轮廓提取方法,其特征在于:第一预设实数范围为0-1。

3.如权利要求1所述的物体轮廓提取方法,其特征在于:第二预设实数范围为0-255。

4.如权利要求1所述的物体轮廓提取方法,其特征在于:层次表采用以2为基数的整数,是由从2开始的整数索引。

5.如权利要求1所述的物体轮廓提取方法,其特征在于:实施步骤S5时,采用以下子步骤滤除噪声点;

S5.1,依次计算除物体边框外所有像素点周围8个邻域像素点的灰度值之和;

S5.2,若获得灰度值之和小于预设阈值则该像素点设置为1,否则设置为0。

6.如权利要求1所述的物体轮廓提取方法,其特征在于:实施步骤S7时,采用以下子步骤提取轮廓;

S7.1,通过填充黑像素点,填充形成一帧的四周边界,填充的宽度为一个像素;

S7.2,由上至下,从左至右,查找第一个白像素点,此白像素点的左领为黑像素点,找到的第一个白像素点为一个轮廓上的点,并标记此点为预设标记;

S7.3,由上述第一个白像素点开始,以8领域为范围,开始以逆时针的方式搜寻其他白像素点,如果该白像素点为孤立点则退出搜寻,否则标记该白像素点,同一轮廓的采用相同预设标记,随着包含关系预设标记依次递增;

S7.4,重复步骤S7.2-S7.3,直至一帧中的起始白像素点全部搜寻完毕;

S7.5,采用相同预设标记的为同一轮廓,获取到一帧的原始测量的所有轮廓,以及轮廓层次表。

7.如权利要求1所述的物体轮廓提取方法,其特征在于:实施步骤S8时,采用以下子步骤提取外围轮廓;

S8.1,根据一帧中所有轮廓的轮廓层次表,将内轮廓标记为黑像素点来直接消除轮廓中的所有内轮廓,获得外围轮廓。

8.如权利要求7所述的物体轮廓提取方法,其特征在于,实施步骤S8时,还包括;

S8.2,通过轮廓周长删除外围轮廓的噪声轮廓,获得一帧的测量外围轮廓集。

9.一种利用权利要求1-8任意一项所述物体轮廓提取方法的物体轮廓预测方法,其特征在于,包括以下步骤:

S9,通过公式(1)计算获得物体预测轮廓;

X(n)t=X(n)t-1+K[Z(n)t-X(n)t-1] 公式(1)

其中,预测轮廓集为n维线性空间矩阵X(n),两帧间的物体移动速度为恒定量,通过前两帧的外围轮廓值能获得移动偏差,通过前一帧对移动偏差的加法运算获得物体预测轮廓X(n)t-1,测量外围轮廓为Z(n)t,指定增益系数为K,0<K<1,时刻序号为t。

10.如权利要求9所述的物体轮廓预测方法,其特征在于,还包括步骤:

S10,通过高斯乘积利用测量外围轮廓集修正物体预测轮廓。

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