[发明专利]一种基于HLS的快速高精度光条中心提取方法及装置

权利要求书

1.一种基于HLS的快速高精度光条中心提取方法，其特征在于，包括：

根据原始图像数据的光条宽度选取合适大小的高斯卷积模板对所述原始图像数据进行高斯卷积运算,得到卷积图像数据；

将所述卷积图像数据进行边缘处理，得到目标图像数据；

根据高斯大模板化小模板的方式对所述目标图像数据计算高斯卷积运算的一阶导及二阶导，并构建Hessian矩阵；

通过计算所述Hessian矩阵的特征值和特征向量得到光条中心点所在的法向方向，并沿所述法向方向上对灰度函数进行二阶泰勒展开计算，得到所述光条中心点的亚像素坐标。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据原始图像数据的光条宽度选取合适大小的高斯卷积模板对所述原始图像数据进行高斯卷积运算,得到卷积图像数据包括：

根据高斯标准差σ与所述光条宽度w自适应调节的公式：确定高斯标准差σ；

根据3σ的宽度可占比高斯分布面积的99％来确定所述高斯卷积模板的大小。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述高斯卷积运算包括：行缓冲器、滑动窗口，其中，所述行缓冲器在一个时钟周期内对多个不同的行进行同时访问，提供多行像素点的缓存；其中，所述滑动窗口与所述高斯卷积模板的大小相同大小的，用于缓存卷积计算的数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述高斯卷积运算包括：

将所述原始图像数据第零行的像素点依次进入行缓冲器第二行进行缓存，当第二行被填满后，第二行整体向上移进入第一行；

将第一行的像素点依次进入行缓冲器第二行进行缓存，当第二行被填满后，行缓冲器的第一行和第二行整体向上移进入第零行和第一行；

将第二行的像素点依次进入行缓冲器第二行进行缓存，当所述行缓冲器三行均被填满后，行缓冲器的第零列、第一列、第三列依次进入滑动窗口进行填满；

所述滑动窗口与高斯卷积模板进行卷积运算得到中心点的卷积结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述卷积图像数据进行边缘处理，得到目标图像数据包括：

将所述卷积图像数据的最后一行依次进入行缓存器中，并对左右边界进行判断；

通过复制像素值来对所述卷积图像数据外侧的数据进行补充；

当填充完所述卷积图像数据外侧的数据的最后一行后，再将倒数第二行依次进入行缓存器进行填充。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据根据高斯大模板化小模板的方式对所述目标图像数据计算高斯卷积运算的一阶导及二阶导，并构建Hessian矩阵包括：

将图像灰度函数f(x,y)与高斯函数g(x,y)进行卷积运算；

对卷积后的结果分别进行求导卷积运算；

其中，所述高斯卷积的一阶导和二阶导的计算公式如下：

其中，所述Hessian矩阵的构建方式为：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述沿所述法向方向上对灰度函数进行二阶泰勒展开计算为：

8.一种基于HLS的快速高精度光条中心提取装置，其特征在于，包括：

运算模块，用于根据原始图像数据的光条宽度选取合适大小的高斯卷积模板对所述原始图像数据进行高斯卷积运算,得到卷积图像数据；

边缘模块，用于将所述卷积图像数据进行边缘处理，得到目标图像数据；

构建模块，用于根据高斯大模板化小模板的方式对所述目标图像数据计算高斯卷积运算的一阶导及二阶导，并构建Hessian矩阵；

结果模块，用于通过计算所述Hessian矩阵的特征值和特征向量得到光条中心点所在的法向方向，并沿所述法向方向上对灰度函数进行二阶泰勒展开计算，得到所述光条中心点的亚像素坐标。

9.一种非易失性存储介质，其特征在于，所述非易失性存储介质包括存储的程序，其中，所述程序运行时控制非易失性存储介质所在的设备执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。

10.一种电子装置，其特征在于，包含处理器和存储器；所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器用于运行所述计算机可读指令，其中，所述计算机可读指令运行时执行权利要求1至7中任意一项所述的方法。