CN110458858A - 一种十字靶标的检测方法、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种十字靶标的检测方法、系统及存储介质，其中，所述十字靶标的检测方法对包含十字靶标的灰度图像首先进行卷积等处理获得边缘图像，然后将所述边缘图像中的所有像素点映射到霍夫空间中，以能够根据所述霍夫变换矩阵和所述边缘图像，获取所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息，最后根据所述边缘图像所有线段的角度和位置信息，确定所述十字靶标的中心位置，该方法无需对模板进行预先标定，适用性较好；且由于线段的角度和位置信息均在霍夫空间中获取，使得该方法不会受到图像旋转和缩放的影响，即使灰度图像中的十字靶标被部分遮挡，也能够实现正确识别的目的，提升了所述十字靶标的检测方法的鲁棒性。
Description
技术领域
本申请涉及图像处理技术领域，更具体地说，涉及一种十字靶标的检测方法、系统及存储介质。
背景技术
机器视觉是人工智能正在快速发展的一个分支。简单说来，机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是通过机器视觉产品(即图像摄取装置，分CMOS和CCD两种)将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，得到被摄目标的形态信息，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
在工业生产、飞行器测控等领域，基于机器视觉的定位和测量是一项极其关键的技术。在这类应用中通常使用模板匹配等方法对已知的合作靶标进行识别。不仅光照情况、背景干扰对识别结果有着很大的影响，而且当图像被旋转、缩放或靶标被部分遮挡时，这种方法难以准确地检测出靶标，使得该方法的鲁棒性较差。
发明内容
为解决上述技术问题，本申请提供了一种十字靶标的检测方法、系统及存储介质，以实现提升十字靶标的检测方法的鲁棒性的目的。
为实现上述技术目的，本申请实施例提供了如下技术方案：
一种十字靶标的检测方法，包括：
获取包含十字靶标的灰度图像；
对所述灰度图像进行卷积处理，以获得模糊图像，并对所述模糊图像的梯度和方向进行非极大值抑制和双阈值检测处理，以获得边缘图像；
根据所述边缘图像，计算霍夫变换矩阵，以将所述边缘图像中的所有像素点映射到霍夫空间中；
根据所述霍夫变换矩阵和所述边缘图像，获取所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息；
根据所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息，确定所述十字靶标的中心位置。
可选的，所述根据所述边缘图像，计算霍夫变换矩阵，以将所述边缘图像中的所有像素点映射到霍夫空间中包括：
根据第一预设公式，计算获得所述霍夫变换矩阵的维度，所述霍夫变换矩阵的维度包括M和N；
所述第一预设公式为：其中，H和V分别表示所述边缘图像的水平分辨率和竖直分辨率，l表示角度分辨率；
根据第二预设公式，计算霍夫变换矩阵，以将所述边缘图像的所有像素点映射到霍夫空间中；
所述第二预设公式为：其中，Hρ，θ的初始值为0，(x,y)为边缘像素点的坐标，θ表示在霍夫空间中线段的角度值。
可选的，所述根据所述霍夫变换矩阵和所述边缘图像，获取所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息包括：
根据所述霍夫变换矩阵，采用自动阈值分割法计算判定阈值；
将所述霍夫变换矩阵中所有大于所述判定阈值的元素定义为霍夫空间中的有效峰值点；
将所述边缘图像映射到所述霍夫空间中的所有像素点中落在同一有效峰值点上的像素点，作为一组线段像素集合；
根据所有的线段像素集合中的像素点的坐标，获取所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息。
可选的，所述根据所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息，确定所述十字靶标的中心位置包括：
根据所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息，获取所述边缘图像中相互垂直的线段对；
根据所述线段的位置信息，排除掉相互垂直的线段对中不相交的线段对；
在余下的线段对中，确定表示所述十字靶标的线段对，并根据表示所述十字靶标的线段对，确定所述十字靶标的中心位置。
可选的，所述在余下的线段对中，确定表示所述十字靶标的线段对，并根据表示所述十字靶标的线段对，确定所述十字靶标的中心位置包括：
判断余下的线段对是否大于或等于两对，如果是，则将余下的线段对中角度相同的两条或两条以上线段合并，将合并后的线段对作为表示所述十字靶标的线段对，并根据表示所述十字靶标的线段对，确定所述十字靶标的中心位置；如果否，则将余下的线段对作为表示所述十字靶标的线段对，并根据表示所述十字靶标的线段对，确定所述十字靶标的中心位置。
可选的，所述将余下的线段对中角度相同的两条或两条以上线段合并包括：
将余下的线段对中角度相同的两条或两条以上线段的截距的均值作为合并后的线段的截距，以确定合并后的线段的角度和位置信息。
可选的，所述根据所述线段的位置信息，排除掉相互垂直的线段对中不相交的线段对包括：
判断相互垂直的线段对是否满足预设判断条件，如果否，则判定所述线段对不相交；
所述预设判断条件为：(CA×CD)·(CB×CD)≤0；其中，A和B表示相互垂直的线段对中的一条线段的端点坐标，C和D表示相互垂直的线段对中的另一条线段的端点坐标，CA表示由端点C到端点A的向量，CD表示端点C到端点D的向量，CB表示端点C到端点B的向量。
可选的，所述对所述灰度图像进行卷积处理，以获得模糊图像，并对所述模糊图像的梯度和方向进行非极大值抑制和双阈值检测处理，以获得边缘图像包括：
使用高斯卷积核与所述灰度图像进行卷积，获得高斯模糊图像；
使用Sobel算子计算所述高斯模糊图像的梯度和方向；
对所述高斯模糊图像的梯度和方向进行非极大值抑制和双阈值检测处理，以获得所述边缘图像。
一种十字靶标的检测系统，包括：
图像获取模块，用于获取包含十字靶标的灰度图像；
图像处理模块，用于对所述灰度图像进行卷积处理，以获得模糊图像，并对所述模糊图像的梯度和方向进行非极大值抑制和双阈值检测处理，以获得边缘图像；
空间变换模块，用于根据所述边缘图像，计算霍夫变换矩阵，以将所述边缘图像中的所有像素点映射到霍夫空间中；
信息获取模块，用于根据所述霍夫变换矩阵和所述边缘图像，获取所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息；
位置确定模块，用于根据所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息，确定所述十字靶标的中心位置。
一种存储介质，所述存储介质上存储有程序代码，所述程序代码被执行时实现上述任一项所述的十字靶标的检测方法。
从上述技术方案可以看出，本申请实施例提供了一种十字靶标的检测方法、系统及存储介质，其中，所述十字靶标的检测方法对包含十字靶标的灰度图像首先进行卷积等处理获得边缘图像，然后将所述边缘图像中的所有像素点映射到霍夫空间中，以能够根据所述霍夫变换矩阵和所述边缘图像，获取所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息，最后根据所述边缘图像所有线段的角度和位置信息，确定所述十字靶标的中心位置，该方法无需对模板进行预先标定，适用性较好；且由于线段的角度和位置信息均在霍夫空间中获取，使得该方法不会受到图像旋转和缩放的影响，即使灰度图像中的十字靶标被部分遮挡，也能够实现正确识别的目的，提升了所述十字靶标的检测方法的鲁棒性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
图1为本申请的一个实施例提供的一种十字靶标的检测方法的流程示意图；
图2为本申请的一个实施例提供的一种霍夫空间中点和线段的示意图；
图3为本申请的一个实施例提供的一种将两条或两条以上线段合并的示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请实施例提供了一种十字靶标的检测方法，如图1所示，包括：
S101：获取包含十字靶标的灰度图像；
在本实施例中，采用包含十字靶标的灰度图像进行后续处理的目的是避免彩色图像的RGB三个通道计算量过大，而导致方法实施效率低下的问题。
当获取的包含十字靶标的原始图像为彩色图像时，可以对其进行灰度转换处理，以获得包含十字靶标的灰度图像。
S102：对所述灰度图像进行卷积处理，以获得模糊图像，并对所述模糊图像的梯度和方向进行非极大值抑制和双阈值检测处理，以获得边缘图像；
可选的，在本申请的一个实施例中，步骤S102具体包括：
所述对所述灰度图像进行卷积处理，以获得模糊图像，并对所述模糊图像的梯度和方向进行非极大值抑制和双阈值检测处理，以获得边缘图像包括：
S1021：使用高斯卷积核与所述灰度图像进行卷积，获得高斯模糊图像；
S1022：使用Sobel算子计算所述高斯模糊图像的梯度G和方向α；
具体地，所述高斯卷积核可以为：然后依据公式和α＝arctan(Gy/Gx)，计算高斯模糊图像的梯度G和方向，其中Gx是水平方向的Sobel算子与高斯模糊图像的卷积，Gy是竖直方向的Sobel算子与高斯模糊图像的卷积。
S1023：对所述高斯模糊图像的梯度G和方向α进行非极大值抑制和双阈值检测处理，以获得所述边缘图像。
S103：根据所述边缘图像，计算霍夫变换矩阵，以将所述边缘图像中的所有像素点映射到霍夫空间中；
可选的，在本申请的一个实施例中，步骤S103具体包括：
S1031：根据第一预设公式，计算获得所述霍夫变换矩阵的维度，所述霍夫变换矩阵的维度包括M和N；
所述第一预设公式为：其中，H和V分别表示所述边缘图像的水平分辨率和竖直分辨率，l表示角度分辨率；可选的，l＝1°。
参考图2，图像空间中的一个点映射到霍夫空间后是一条正弦曲线，图像空间中的一条线段在霍夫空间是一簇交于一点的曲线。
S1032：根据第二预设公式，计算霍夫变换矩阵，以将所述边缘图像的所有像素点映射到霍夫空间中；
所述第二预设公式为：其中，Hρ，θ的初始值为0，(x,y)为边缘像素点的坐标，θ表示在霍夫空间中线段的角度值；θ与角度分辨率有关，若角度分辨率的取值为1°，则θ＝0°，1°，2°…179°；
S104：根据所述霍夫变换矩阵和所述边缘图像，获取所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息；
可选的，在本申请的一个实施例中，步骤S104具体包括：
S1041：根据所述霍夫变换矩阵，采用自动阈值分割法OTSU计算判定阈值T；
S1042：将所述霍夫变换矩阵中所有大于所述判定阈值T的元素定义为霍夫空间中的有效峰值点；
S1043：将所述边缘图像映射到所述霍夫空间中的所有像素点中落在同一有效峰值点上的像素点，作为一组线段像素集合；
S1044：根据所有的线段像素集合中的像素点的坐标，获取所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息。
S105：根据所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息，确定所述十字靶标的中心位置。
可选的，在本申请的一个实施例中，步骤S105具体包括：
S1051：根据所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息，获取所述边缘图像中相互垂直的线段对；
S1052：根据所述线段的位置信息，排除掉相互垂直的线段对中不相交的线段对；
S1053：在余下的线段对中，确定表示所述十字靶标的线段对，并根据表示所述十字靶标的线段对，确定所述十字靶标的中心位置。
由于十字靶标成像时通常有一定宽度，因此在一些情况下，可能会出现在执行步骤S1052之后，余下的线段对中有两对或两对以上相互垂直的线段对，为了从余下的线段对中进一步的筛选满足要求的线段对，步骤S1053具体包括：
S10531：判断余下的线段对是否大于或等于两对，如果是，则将余下的线段对中角度相同的两条或两条以上线段合并，将合并后的线段对作为表示所述十字靶标的线段对，并根据表示所述十字靶标的线段对，确定所述十字靶标的中心位置；如果否，则将余下的线段对作为表示所述十字靶标的线段对，并根据表示所述十字靶标的线段对，确定所述十字靶标的中心位置。
参考图3，所述将余下的线段对中角度相同的两条或两条以上线段合并包括：
将余下的线段对中角度相同的两条或两条以上线段的截距的均值作为合并后的线段的截距，以确定合并后的线段的角度和位置信息。
对于表达式为y＝kx+b的直线来说，这两条或两条以上线段的k即斜率相同，但b即截距不同，合并线段的截距是这些线段截距的均值，在两条或多条选段的合并过程中，线段的斜率不变，将这些线段的截距的平均值作为合并后的线段的截距。在图3中，两条标号L1的线段合并为L10的线段，标号L2的线段合并为L20的线段。
在上述实施例的基础上，在本申请的一个可选实施例中，所述根据所述线段的位置信息，排除掉相互垂直的线段对中不相交的线段对包括：
S10521：判断相互垂直的线段对是否满足预设判断条件，如果否，则判定所述线段对不相交；
所述预设判断条件为：(CA×CD)·(CB×CD)≤0；其中，A和B表示相互垂直的线段对中的一条线段的端点坐标，C和D表示相互垂直的线段对中的另一条线段的端点坐标，CA表示由端点C到端点A的向量，CD表示端点C到端点D的向量，CB表示端点C到端点B的向量。
下面对本申请实施例提供的十字靶标的检测系统进行描述，下文描述的十字靶标的检测系统可与上文描述的十字靶标的检测方法相互对应参照。
相应的，本申请实施例提供了一种十字靶标的检测系统，包括：
图像获取模块，用于获取包含十字靶标的灰度图像；
图像处理模块，用于对所述灰度图像进行卷积处理，以获得模糊图像，并对所述模糊图像的梯度和方向进行非极大值抑制和双阈值检测处理，以获得边缘图像；
空间变换模块，用于根据所述边缘图像，计算霍夫变换矩阵，以将所述边缘图像中的所有像素点映射到霍夫空间中；
信息获取模块，用于根据所述霍夫变换矩阵和所述边缘图像，获取所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息；
位置确定模块，用于根据所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息，确定所述十字靶标的中心位置。
相应的，本申请实施例还提供了一种存储介质，所述存储介质上存储有程序代码，所述程序代码被执行时实现上述任一实施例所述的十字靶标的检测方法。
综上所述，本申请实施例提供了一种十字靶标的检测方法、系统及存储介质，其中，所述十字靶标的检测方法对包含十字靶标的灰度图像首先进行卷积等处理获得边缘图像，然后将所述边缘图像中的所有像素点映射到霍夫空间中，以能够根据所述霍夫变换矩阵和所述边缘图像，获取所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息，最后根据所述边缘图像所有线段的角度和位置信息，确定所述十字靶标的中心位置，该方法无需对模板进行预先标定，适用性较好；且由于线段的角度和位置信息均在霍夫空间中获取，使得该方法不会受到图像旋转和缩放的影响，即使灰度图像中的十字靶标被部分遮挡，也能够实现正确识别的目的，提升了所述十字靶标的检测方法的鲁棒性。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (10)
1.一种十字靶标的检测方法，其特征在于，包括：
获取包含十字靶标的灰度图像；
对所述灰度图像进行卷积处理，以获得模糊图像，并对所述模糊图像的梯度和方向进行非极大值抑制和双阈值检测处理，以获得边缘图像；
根据所述边缘图像，计算霍夫变换矩阵，以将所述边缘图像中的所有像素点映射到霍夫空间中；
根据所述霍夫变换矩阵和所述边缘图像，获取所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息；
根据所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息，确定所述十字靶标的中心位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述边缘图像，计算霍夫变换矩阵，以将所述边缘图像中的所有像素点映射到霍夫空间中包括：
根据第一预设公式，计算获得所述霍夫变换矩阵的维度，所述霍夫变换矩阵的维度包括M和N；
所述第一预设公式为：其中，H和V分别表示所述边缘图像的水平分辨率和竖直分辨率，l表示角度分辨率；
根据第二预设公式，计算霍夫变换矩阵，以将所述边缘图像的所有像素点映射到霍夫空间中；
所述第二预设公式为：其中，Hρ，θ的初始值为0，(x,y)为边缘像素点的坐标，θ表示在霍夫空间中线段的角度值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述霍夫变换矩阵和所述边缘图像，获取所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息包括：
根据所述霍夫变换矩阵，采用自动阈值分割法计算判定阈值；
将所述霍夫变换矩阵中所有大于所述判定阈值的元素定义为霍夫空间中的有效峰值点；
将所述边缘图像映射到所述霍夫空间中的所有像素点中落在同一有效峰值点上的像素点，作为一组线段像素集合；
根据所有的线段像素集合中的像素点的坐标，获取所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息，确定所述十字靶标的中心位置包括：
根据所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息，获取所述边缘图像中相互垂直的线段对；
根据所述线段的位置信息，排除掉相互垂直的线段对中不相交的线段对；
在余下的线段对中，确定表示所述十字靶标的线段对，并根据表示所述十字靶标的线段对，确定所述十字靶标的中心位置。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在余下的线段对中，确定表示所述十字靶标的线段对，并根据表示所述十字靶标的线段对，确定所述十字靶标的中心位置包括：
判断余下的线段对是否大于或等于两对，如果是，则将余下的线段对中角度相同的两条或两条以上线段合并，将合并后的线段对作为表示所述十字靶标的线段对，并根据表示所述十字靶标的线段对，确定所述十字靶标的中心位置；如果否，则将余下的线段对作为表示所述十字靶标的线段对，并根据表示所述十字靶标的线段对，确定所述十字靶标的中心位置。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将余下的线段对中角度相同的两条或两条以上线段合并包括：
将余下的线段对中角度相同的两条或两条以上线段的截距的均值作为合并后的线段的截距，以确定合并后的线段的角度和位置信息。
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述线段的位置信息，排除掉相互垂直的线段对中不相交的线段对包括：
判断相互垂直的线段对是否满足预设判断条件，如果否，则判定所述线段对不相交；
所述预设判断条件为：(CA×CD)·(CB×CD)≤0；其中，A和B表示相互垂直的线段对中的一条线段的端点坐标，C和D表示相互垂直的线段对中的另一条线段的端点坐标，CA表示由端点C到端点A的向量，CD表示端点C到端点D的向量，CB表示端点C到端点B的向量。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述灰度图像进行卷积处理，以获得模糊图像，并对所述模糊图像的梯度和方向进行非极大值抑制和双阈值检测处理，以获得边缘图像包括：
使用高斯卷积核与所述灰度图像进行卷积，获得高斯模糊图像；
使用Sobel算子计算所述高斯模糊图像的梯度和方向；
对所述高斯模糊图像的梯度和方向进行非极大值抑制和双阈值检测处理，以获得所述边缘图像。
9.一种十字靶标的检测系统，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取包含十字靶标的灰度图像；
图像处理模块，用于对所述灰度图像进行卷积处理，以获得模糊图像，并对所述模糊图像的梯度和方向进行非极大值抑制和双阈值检测处理，以获得边缘图像；
空间变换模块，用于根据所述边缘图像，计算霍夫变换矩阵，以将所述边缘图像中的所有像素点映射到霍夫空间中；
信息获取模块，用于根据所述霍夫变换矩阵和所述边缘图像，获取所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息；
位置确定模块，用于根据所述边缘图像中所有线段的角度和位置信息，确定所述十字靶标的中心位置。
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有程序代码，所述程序代码被执行时实现权利要求1-8任一项所述的十字靶标的检测方法。
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