[发明专利]一种鲁棒的视觉区域自动划分标注的方法

摘要

本发明公开了一种鲁棒的视觉区域自动划分标注的方法、所述方法先利用傅里叶极对数坐标相关法求得待匹配图像和参考图像之间的旋转角度和缩放比例，得到初步匹配图像，进而再利用二次匹配的方法对每个区域做进一步的匹配，从而得到最终的匹配图像。本发明所提供的鲁棒的视觉区域自动划分标注的方法，不论光照变化或者相机高度、角度变化，只要相机拍摄区域包括感兴趣区域，则可实现自动识别对应区域轮廓；针对旋转、缩放、平移、噪声以及光强变化的鲁棒性很高。通过二次匹配提高了图像提取的精度。此外，本发明能够自动的启动自动标注，大大的提高了用户体验。

主权项

1.一种鲁棒的视觉区域自动划分标注的方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1：读取参考模板图像；步骤S2：获取待匹配图像；步骤S3：计算参考模板图像IMG1的傅里叶变换值F1(u，v)，对傅里叶变换值F1(u，v)做移中操作得到第一移中操作结果FS1(u，v)；步骤S4：计算待匹配图像IMG2的傅里叶变换值F2(u，v)，对傅里叶变换值F2(u，v)做移中操作得到第二移中操作结果FS2(u，v)；步骤S5：对第一移中操作结果FS1(u，v)做二阶巴特沃斯高通滤波得到第一滤波结果F1‘(x,y)；步骤S6：对第二移中操作结果FS2(u，v)做二阶巴特沃斯高通滤波得到第二滤波结果F2‘(x,y)；步骤S7：将第一滤波结果F1‘(x,y)变换到极对数坐标下得到第一变换结果F1“(r,p)，其中：r为半径，p为角度，m为幅度尺度参数；r＝m×log[sqrt(x2+y2)]，p＝atan(y/x)；F1“(r,p)图像的宽度和高度分别为polarCol，polarRow，其中polarCol＝polarRow＝max(M,N)，max(M,N)为取M和N中的最大数；步骤S8：将第二滤波结果F2‘(x,y)结果变换到极对数坐标下得到第二变换结果F2“(r,p)，其中：r为半径，p为角度，m为幅度尺度参数；r＝m×log[sqrt(x2+y2)]，p＝atan(y/x)；其中：F2“(r,p)图像的宽度和高度分别为polarCol，polarRow，其中polarCol＝polarRow＝max(M,N)，max(M,N)为取M和N中的最大数；步骤S9：计算第一变换结果F1“(r,p)和第二变换结果F2“(r,p)的相位相关图R(a,b)；其中：R(a,b)＝F1“(r,p)×F2“*(r,p)/|F1“(r,p)×F2“(r,p)|，其中(a,b)为相位相关图中的坐标，F2“*(r,p)为F2“(r,p)的共轭矩阵，提取相位相关图中最大值位置对应的最大亚像素坐标偏移值(Δr,Δp)；步骤S10：根据最大亚像素坐标偏移值(Δr,Δp)计算旋转角度和缩放尺度；步骤S11：根据旋转角度和缩放尺度计算仿射矩阵rotMat[]，并基于仿射矩阵rotMat[]对参考模板图像进行映射以得到旋转图RIMG(x,y)；步骤S12：计算旋转图RIMG(x,y)和待匹配图像IMG2的相位相关图R2(a,b)；其中：R2(a,b)＝RIMG(x,y)×f2*(x,y)/|RIMG(x,y)×f2(x,y)|，f2(x,y)是大小为M×N的待匹配图像IMG2的灰度图像；(a,b)为相位相关图中的坐标，f2*(x,y)为f2(x,y)的共轭矩阵，提取相位相关图中最大值位置对应的最大亚像素坐标偏移值(Δcol,Δrow)作为第二偏移坐标，根据所述第二偏移坐标，计算出初步映射图RIMG2(x,y)，具体计算公式如下：RIMG2(x,y)＝RIMG(x+Δcol,y+Δrow)；步骤S13：读取参考模板图像中的n个参考轮廓的区域点集合{contoursi}，i＝1～n；其中：contoursi为第i个轮廓的区域点集；根据仿射矩阵rotMat[]和第二偏移坐标(Δcol,Δrow)，将区域点集合{contoursi}映射到初步映射点集{PRFi}，i＝1～n；步骤S14：基于上述n个初步映射点集合{PRFi}，对每个初步映射点集PRFi，获取所述轮廓区域的外接矩形，并对外接矩形进行填充操作得到矩形图片；基于所述矩形图片在初步映射图RIMG2上相同坐标位置截取对应的目标矩形图片；基于所述矩形图片和所述初步映射点集PRFi、对应的目标矩形图片，重复步骤S1～S13以进行二次匹配，从而得到n个新轮廓点集的集合，基于所述新轮廓点集的集合进行n个轮廓区域的自动划分标注；步骤S15：基于自动划分标注结果提取所需要的区域内的图像信息，进而执行基于所述区域的监控处理运算。