[发明专利]图像中垂直线检测方法及系统

说明书

本发明提供了一种图像中垂直线检测方法及系统，包括：步骤S1：检测图像中的直线特征，并根据线条和垂直方向的夹角筛选直线；步骤S2：对筛选的直线进行聚类，并剔除同一类别中的干扰线条；步骤S3：选择满足预设长度的线条类别，并将符合预设长度的线条类别拟合成直线方程。本发明从图像中提取显著的完整的垂直长线条，从混乱的一群线条中，筛选出输入同一个边缘的线条，并且将干扰的线条剔除。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体地，涉及一种图像中垂直线检测方法及系统。

背景技术

图像处理中，需要对图像中的内容进行检测和识别。图像中大量存在这些线条特征，检测这些线条特征对于图像图形的理解和分析有着很重要的作用。目前图像上的线条检测方法只是根据图像上的灰度变化，检测出图像上的直线。

专利文献CN105469027B(申请号：201510621501.6)公开了针对文档图像的水平和垂直线检测和移除。用于文档图像的垂直和水平线检测方法包括：基于多个二值化阈值从输入灰度文档图像产生多个二值图像；独立地检测所述多个二值图像中的每个中的水平线和垂直线；以及合并来自所述多个二值图像的检测结果。用于每个二值图像的线检测处理包括：使用垂直线或水平线作为结构元素来应用开运算；以及基于笔划宽度分析来移除不是垂直线或水平线的连接成分。使用水平投影和垂直投影来获得检测到的线的边界。

现有技术中，仅仅根据灰度信息直接检测出的线条，通常会有不连续的情况，并且存在大量的干扰线条。

针对上述现有技术中的缺陷，本发明要解决的技术问题体现在以下几点：由于图像中，物体的边缘灰度变化不总是明显的，传统图像中线条检测算法检出的线条往往不连续；传统图像中的线条检测检出的线条，没有对属于同一物体的边缘线进行分类；通常的线条分类方法准确度低，并且类别中会出现干扰线条。

本发明在初步检出线条特征后，根据垂直特性筛选出线条特征，并且对线条特征进行聚合，剔除干扰，并且连接。在图像检测中，该方法可以广泛应用与中门框、窗户等物体的边缘检测。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种图像中垂直线检测方法及系统。

根据本发明提供的一种图像中垂直线检测方法，包括：

步骤S1：检测图像中的直线特征，并根据线条和垂直方向的夹角筛选直线；

步骤S2：对筛选的直线进行聚类，并剔除同一类别中的干扰线条；

步骤S3：选择满足预设长度的线条类别，并将符合预设长度的线条类别拟合成直线方程。

优选地，所述步骤S1采用：

步骤S1.1：使用opencv中的FastLineDetector函数，检测出图像中的直线特征；

步骤S1.2：根据线条和垂直方向的夹角是否小于预设值筛选直线。

优选地，所述步骤S2采用：

步骤S2.1：将筛选出的直线进行两两比较，当满足预设条件，则两条直线聚集为一类；

步骤S2.2：当任意两类的直线存在相同直线时，则将两类直线进行并集处理；

步骤S2.3：将每个类别中所有线条按照从大到小进行排序，得到长度从大到小排列的线条队列；

步骤S2.4：判断线条队列中相邻线条是否满足干扰条件，当满足干扰条件时，则从队列中剔除当前线条。

优选地，所述步骤S2.1采用：

步骤S2.1.1：筛选出直线A和直线B，当直线A和直线B的夹角小于预设值时，则触发步骤S2.1.2；否则结束直线A和直线B的聚类；