[发明专利]一种基于轮廓匹配优化的矩形检测提取方法有效
| 申请号： | 201711105030.9 | 申请日： | 2017-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN107909083B | 公开（公告）日： | 2019-03-15 |
| 发明（设计）人： | 王志华;杨晓梅;周成虎;陆尘;刘岳明 | 申请（专利权）人： | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 主分类号： | G06K9/46 | 分类号： | G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京律谱知识产权代理事务所(普通合伙) 11457 | 代理人： | 黄云铎 |
| 地址： | 100101 北京市朝阳*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于轮廓匹配优化的矩形检测提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：检测和提取原始影像边缘轮廓，得到边缘影像；步骤2：计算边缘影像中每一个非边缘像素距离最近边缘像素的距离D(p)，然后进行归一化距离变换，得到归一化后的距离S(p)，p为非边缘像素；步骤3：采用规则网格覆盖边缘影像，并对规则网格中的矩形赋初始值；步骤4：计算每一个规则网格中的矩形及该矩形邻域集中的矩形的综合轮廓匹配度，选取轮廓匹配度最大的矩形作为提取的初始矩形；步骤5：去除重复矩形和非矩形，得到最终的边缘影像的提取矩形。本发明的方法将矩形视为一个整体，表示为一个五维向量参数，通过对矩形的轮廓与影像中提取边缘匹配度的优化，实现矩形的高精度检测和提取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 轮廓 匹配 优化 矩形 检测 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于轮廓匹配优化的矩形检测提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：检测和提取原始影像边缘轮廓，得到边缘影像；步骤2：计算边缘影像中每一个非边缘像素距离最近边缘像素的距离D(p)，然后进行归一化距离变换，得到归一化后的距离S(p)，p为非边缘像素；步骤3：采用规则网格覆盖边缘影像，并对规则网格中的矩形赋初始值；步骤4：计算每一个规则网格中的矩形及该矩形邻域集中的矩形的综合轮廓匹配度，选取轮廓匹配度最大的矩形作为提取的初始矩形；步骤5：去除重复矩形和非矩形，得到最终的边缘影像的提取矩形。
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