CN113807325B - 一种基于图像处理的线型识别方法及系统 - Google Patents

一种基于图像处理的线型识别方法及系统 Download PDF

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CN113807325B CN202111357647.6A CN202111357647A CN113807325B CN 113807325 B CN113807325 B CN 113807325B CN 202111357647 A CN202111357647 A CN 202111357647A CN 113807325 B CN113807325 B CN 113807325B
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Abstract

本发明公开了一种基于图像处理的线型识别方法及系统，涉及图像处理领域；能够对CAD图像中的线型进行识别。主要包括：获取待识别图像；得到待识别图像的二值图像；获得二值图像中的端点像素点在霍夫空间中的高亮点；判断高亮点的峰值是否高于预设峰值阈值，若判断结果为是则将高亮点保留；对二值图像中的第一类点按照与其对应的夹角排序，得到对应点序列；获得对应点序列中相邻两点之间的距离并组成相邻点距离序列；根据相邻点距离序列获得修正指标，当修正指标大于预设第一阈值时对相邻点距离序列进行修正；根据修正后的相邻点距离序列获得间隔一致性指标并对线型进行识别。

Description

一种基于图像处理的线型识别方法及系统
技术领域
本申请涉及图像处理领域，具体涉及一种基于图像处理的线型识别方法及系统。
背景技术
CAD图形被广泛应用于机械、建筑等行业，同时CAD图形中往往包括虚线、点划线等多种线型，且不同的线型有着不同的含义，因此需要对CAD图形中的不同线型进行识别。
现有技术对线型的识别，都是在利用霍夫变换识别直线的基础上，识别出直线后判断直线上像素值的变化，但霍夫变换只能检测出直线的方向，难以获得直线上的像素分布信息，使得实线和虚线在霍夫变换中的检测结果均为实线，造成线型识别效果不理想。
发明内容
本发明提供了一种基于图像处理的线型识别方法及系统，主要包括：获取待识别图像；得到待识别图像的二值图像；获得二值图像中的端点像素点在霍夫空间中的高亮点；判断高亮点的峰值是否高于预设峰值阈值，若判断结果为是则将高亮点保留；对二值图像中的第一类点按照与其对应的夹角进行排序，得到对应点序列；获得对应点序列中相邻两点之间的距离并组成相邻点距离序列；根据相邻点距离序列获得修正指标，当修正指标大于预设第一阈值时对相邻点距离序列进行修正；根据修正后的相邻点距离序列获得间隔一致性指标，并对线型进行识别。相比于现有技术，能够对CAD图形中的虚线、点划线等线型实现有效的识别，同时能够避免将实线与虚线均识别为实线。
针对上述技术问题，本发明提出了一种基于图像处理的线型识别方法及系统。
第一方面，本文提出了一种基于图像处理的线型识别方法，包括：
获取待识别图像，所述待识别图像中包括不同线型的多条绘制线。
对待识别图像进行二值化得到二值图像。
获得所述二值图像中的端点像素点，并获取所述端点像素点在霍夫空间中的高亮点。
判断所述高亮点的峰值是否高于预设峰值阈值，若判断结果为是则将高亮点保留。
对所述二值图像中的第一类点按照与其对应的夹角进行排序，得到对应点序列，所述第一类点为与所述高亮点对应的所述二值图像中的点。
获得所述对应点序列中相邻两点之间的距离，并组成相邻点距离序列。
根据所述相邻点距离序列获得修正指标，当所述修正指标大于预设第一阈值时对所述相邻点距离序列进行修正。
根据修正后的相邻点距离序列获得间隔一致性指标，并根据间隔一致性指标对线型进行识别。
进一步的，所述基于图像处理的线型识别方法，所述修正指标的模型为：
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 211975DEST_PATH_IMAGE002
为修正指标，
Figure 786176DEST_PATH_IMAGE003
为所述相邻点距离序列中距离大于
Figure 657049DEST_PATH_IMAGE004
的第
Figure 887173DEST_PATH_IMAGE005
个距离，
Figure 698265DEST_PATH_IMAGE006
为所述相邻点距离序列中距离小于
Figure 64655DEST_PATH_IMAGE007
的第
Figure 699905DEST_PATH_IMAGE008
个距离，
Figure 417325DEST_PATH_IMAGE009
为所述相邻点距离序列中距离大于
Figure 281376DEST_PATH_IMAGE004
的距离的总数，
Figure 49743DEST_PATH_IMAGE010
为所述相邻点距离序列中距离小于
Figure 872206DEST_PATH_IMAGE007
的距离的总数，
Figure 608080DEST_PATH_IMAGE004
为预设第一距离阈值，
Figure 462773DEST_PATH_IMAGE007
为预设第二距离阈值，且
Figure 600493DEST_PATH_IMAGE011
。
进一步的，所述基于图像处理的线型识别方法，所述对所述相邻点距离序列进行修正，包括：
当所述相邻点距离序列中的某一距离大于预设第一距离阈值时，将该距离与该距离的上一个距离的差的绝对值作为该距离，并将该距离与该距离的下一距离的差值的绝对值插入该距离与该距离的下一距离之间。
当所述相邻点距离序列中的某一距离小于预设第二距离阈值时，将该距离与该距离的下一个距离的和作为该距离，并将该距离的下一个距离从所述相邻点距离序列中删除。
进一步的，所述基于图像处理的线型识别方法，所述根据修正后的相邻点距离序列获得间隔一致性指标，包括：
统计修正后的相邻点距离序列中的相同的距离的数量，所有数量中数值最大的为第一数量，所有数量中数值第二大的为第二数量，所述第一数量与所述第二数量的比值为间隔一致性指标。
进一步的，所述基于图像处理的线型识别方法，所述二值图像中直线部分像素值为1，直线以外部分像素值为0。
进一步的，所述基于图像处理的线型识别方法，当所述二值图像中某一像素点的像素值为1时，计算该像素点的8邻域内像素值为1的像素点个数
Figure 328278DEST_PATH_IMAGE012
，当
Figure 285869DEST_PATH_IMAGE013
时，该像素点为端点像素点。
第二方面，本发明提出了一种基于图像处理的线型识别系统，包括：
图像获取模块，用于获取待识别图像，所述待识别图像中包括不同线型的多条绘制线。
图像处理模块，用于对待识别图像进行二值化得到二值图像。
高亮点提取模块，用于获得所述二值图像中的端点像素点，并获取所述端点像素点在霍夫空间中的高亮点。
高亮点处理模块，用于判断所述高亮点的峰值是否高于预设峰值阈值，若判断结果为是则将高亮点保留。
对应点获取模块，用于对所述二值图像中的第一类点按照与其对应的夹角进行排序，得到对应点序列，所述第一类点为与所述高亮点对应的所述二值图像中的点。
距离序列计算模块，用于获得所述对应点序列中相邻两点之间的距离，并组成相邻点距离序列。
距离序列修正模块，用于根据所述相邻点距离序列获得修正指标，当所述修正指标大于预设第一阈值时对所述相邻点距离序列进行修正。
线型识别模块，用于根据修正后的相邻点距离序列获得间隔一致性指标，并根据间隔一致性指标对线型进行识别。
本发明提供了一种基于图像处理的线型识别方法及系统，主要包括：获取待识别图像；得到待识别图像的二值图像；获得二值图像中的端点像素点在霍夫空间中的高亮点；判断高亮点的峰值是否高于预设峰值阈值，若判断结果为是则将高亮点保留；对二值图像中的第一类点按照与其对应的夹角进行排序，得到对应点序列；获得对应点序列中相邻两点之间的距离并组成相邻点距离序列；根据相邻点距离序列获得修正指标，当修正指标大于预设第一阈值时对相邻点距离序列进行修正；根据修正后的相邻点距离序列获得间隔一致性指标，并对线型进行识别。
相比于现有技术，本发明能够对CAD图形中的虚线、点划线、实线等线型实现有效的识别，同时能够避免将实线与虚线均识别为实线。
附图说明
为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本发明实施例提供的一种基于图像处理的线型识别方法的流程示意图。
图2是本发明实施例提供的另一种基于图像处理的线型识别方法的流程示意图。
图3是本发明实施例提供的平面直角坐标系中共线点的示意图。
图4是本发明实施例提供的共线点经过霍夫变换后的示意图。
图5是本发明实施例提供的一种基于图像处理的线型识别系统的流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例，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，都属于本发明保护的范围。
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个该特征；在本实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是两个或两个以上。
实施例一
本发明实施例提供了一种基于图像处理的线型识别方法，如图1所示，包括：
S101、获取待识别图像，所述待识别图像中包括不同线型的多条绘制线。
本实施例中待识别图像为CAD图像，cad图像中存在虚线、点划线以及实线等线型，获得的CAD图像为RGB图像，RGB是一种颜色标准，通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色。
S102、对待识别图像进行二值化得到二值图像。
本实施例中得到的二值图像中，直线部分呈现白色且像素值为1，直线以外部分呈现黑色且像素值为0，直线以外部分即背景部分。
S103、获得所述二值图像中的端点像素点，并获取所述端点像素点在霍夫空间中的高亮点。
当二值图像中某一像素点的像素值为1时，计算该像素点的8邻域内像素值为1的像素点个数
Figure 508034DEST_PATH_IMAGE012
，当
Figure 500261DEST_PATH_IMAGE013
时，该像素点为端点像素点。
霍夫变换是检测直线的一种常用方法，本实施例中采用霍夫线变换，其原理是运用两个坐标空间之间的变换，将在一个空间中具有相同形状的曲线或直线，映射到另一个坐标空间的一个点上形成峰值，从而把检测任意形状的问题转化为统计峰值问题，映射之后的坐标空间即为霍夫空间。
S104、判断所述高亮点的峰值是否高于预设峰值阈值，若判断结果为是则将高亮点保留。
S105、对所述二值图像中的第一类点按照与其对应的夹角进行排序，得到对应点序列，所述第一类点为与所述高亮点对应的所述二值图像中的点。
第一类点与坐标原点形成连线，该连线与坐标横轴正半轴的夹角即为第一类点对应的夹角
S106、获得所述对应点序列中相邻两点之间的距离，并组成相邻点距离序列。
S107、根据所述相邻点距离序列获得修正指标，当所述修正指标大于预设第一阈值时对所述相邻点距离序列进行修正。
本实施例中的同一条直线中，虚线或点划线中的各线段部分长度相等，且相邻两线段之间的净间距相等。
S108、根据修正后的相邻点距离序列获得间隔一致性指标，并根据间隔一致性指标对线型进行识别。
统计修正后的相邻点距离序列中的相同的距离的数量，所有数量中数值最大的为第一数量，所有数量中数值第二大的为第二数量，所述第一数量与所述第二数量的比值为间隔一致性指标。
本实施例中利用不同线型下间隔一致性不同这一特点，实现对直线的线型的识别。
相较于传统技术方案，本发明的有益效果是：能够对CAD图形中的虚线、点划线、实线等线型实现有效的识别，同时能够避免将实线与虚线均识别为实线。
实施例二
本发明实施例二提供了另一种基于图像处理的线型识别方法，如图2所示，包括：
S201、获取待识别图像，所述待识别图像中包括不同线型的多条绘制线。
本实施例中待识别图像为CAD图像，cad图像中存在虚线、点划线以及实线等线型，获得的CAD图像为RGB图像，RGB是一种颜色标准，通过对红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的变化以及它们相互之间的叠加来得到各式各样的颜色，RGB即是代表红、绿、蓝三个通道的颜色。
S202、对待识别图像进行二值化得到二值图像。
本实施例中得到的二值图像中，直线部分呈现白色且像素值为1，直线以外部分呈现黑色且像素值为0，二值图中背景部分即直线以外部分，并以二值图的左下角为原点建立平面直角坐标系。
S203、获得所述二值图像中的端点像素点，并获取所述端点像素点在霍夫空间中的高亮点。
首先获得二值图像中的端点像素点，当二值图像中某一像素点的像素值为1时，计算该像素点的8邻域内像素值为1的像素点个数
Figure 930106DEST_PATH_IMAGE012
，当
Figure 640573DEST_PATH_IMAGE013
时，该像素点为端点像素点。
其次获取端点像素点在霍夫空间中的高亮点，霍夫变换是检测直线的一种常用方法，本实施例中运用两个坐标空间之间的变换，将在一个空间中具有相同形状的曲线或直线，映射到另一个坐标空间的一个点上形成峰值，从而把检测任意形状的问题转化为统计峰值问题，映射之后的坐标空间即为霍夫空间。
将平面直角坐标系下经过某一个点的所有直线在极坐标空间下映射，得到与该点对应的正弦曲线，当平面直角坐标系下的多点存在共线情况时即多个点位于同一条直线上，在极坐标空间下即霍夫空间中，这些在平面直角坐标系下共线的点所对应的正弦曲线，在霍夫空间中相交于一点，该点为本实施例中的高亮点。
图3为本实施例中平面直角坐标系中共线点的示意图，图3中存在两个共线的点，将分别经过这两个点的所有直线，进行霍夫变换到霍夫空间中，得到如图4所示的正弦曲线，如图4所示两个共线的点对应的两条正弦曲线相交于一点。
本实施例中在某一高亮点处相交的正弦曲线数量为该高亮点的峰值，同时该峰值为平面直角坐标系这些共线点所在的直线上点的个数，峰值越大表示落在这条直线上的点个数越多。
S204、判断所述高亮点的峰值是否高于预设峰值阈值，若判断结果为是则将高亮点保留。
设置峰值阈值
Figure 650117DEST_PATH_IMAGE014
，
Figure 480539DEST_PATH_IMAGE014
是一个剔除虚假或无意义的线段的阈值。将霍夫空间中各个高亮点处的峰值
Figure 550126DEST_PATH_IMAGE015
与阈值
Figure 482310DEST_PATH_IMAGE014
进行比较，将满足
Figure 295545DEST_PATH_IMAGE016
的高亮点保留，由此得到满足条件的高亮点序列，高亮点序列中高亮点的个数即为平面直角坐标系下直线的条数。
S205、对所述二值图像中的第一类点按照与其对应的夹角的角度进行排序，得到对应点序列，所述第一类点为与所述高亮点对应的所述二值图像中的点。
具体的，每个高亮点均对应平面直角坐标系下的多个点，本实施例中这些点为第一类点，同时这些点位于与高亮点对应的直线上，记录经过中某一高亮点的所有正弦曲线的幅值，以及幅值所对应的角度值，其中一条正弦曲线对应二值图像中一个点。
霍夫空间内的正弦曲线的幅值指的是，该正弦曲线对应的平面直角坐标系中的点到坐标原点的距离，第一类点与坐标原点形成连线，该连线与坐标横轴正半轴的夹角即为第一类点对应的夹角。
对于某一高亮点所对应的某一个第一类点，将该第一类点对应的幅值及对应的夹角的角度组成对，例如对于某一个第一类点为
Figure 13096DEST_PATH_IMAGE017
，其中
Figure 784743DEST_PATH_IMAGE018
为该点对应的幅值，
Figure 469802DEST_PATH_IMAGE019
为该点所对应的夹角的角度；对于该高亮点对应的所有第一类点，本实施例中按照第一类点对应的夹角的角度从大到小进行排序得到对应点序列，也可以按照第一类点对应的夹角的角度从小到大进行排序得到对应点序列，进一步可以得到所有高亮点的对应点序列，对于所有的高亮点的对应点序列按照相同的排序原则进行排序，例如均按照第一类点对应的夹角的角度从小到大进行排序，或者均按照第一类点对应的夹角的角度从大到小进行排序。
S206、获得所述对应点序列中相邻两点之间的距离，并组成相邻点距离序列。
对于位于某一高亮点的对应点序列中的两个第一类点（
Figure 821149DEST_PATH_IMAGE020
）及（
Figure 642475DEST_PATH_IMAGE021
），两点之间的距离为
Figure 37553DEST_PATH_IMAGE022
，其中
Figure 678750DEST_PATH_IMAGE023
为点（
Figure 833788DEST_PATH_IMAGE020
）对应的幅值，
Figure 209754DEST_PATH_IMAGE024
为点（
Figure 792045DEST_PATH_IMAGE020
）的对应夹角的角度，
Figure 186117DEST_PATH_IMAGE025
为点（
Figure 128534DEST_PATH_IMAGE021
）对应的幅值，
Figure 924452DEST_PATH_IMAGE026
为点（
Figure 677644DEST_PATH_IMAGE021
）的对应夹角的角度，
Figure 293433DEST_PATH_IMAGE019
为该高亮点对应的夹角的角度。
可以根据上述两点之间的距离计算方法进一步得到某一对应点序列中所有相邻两点之间的距离，并组成相邻点距离序列，进一步可以得到所有高亮点对应的相邻点距离序列。
S207、根据所述相邻点距离序列获得修正指标。
由于可能存在多端直线相互交叉，导致得到的相邻点距离序列中存在过大的值与过小的值，也就是说上一步得到的距离序列存在错误的距离，会造成后续计算结果存在误差，所以需要对数据进行修正。
本实施例中的同一条直线中，虚线或点划线中的各线段部分长度相等，且相邻两线段之间的净间距相等，设
Figure 587012DEST_PATH_IMAGE027
为虚线中实线段部分长度；
Figure 988168DEST_PATH_IMAGE028
为虚线中两个线段之间的净间距。
首先预设第一距离阈值
Figure 912262DEST_PATH_IMAGE004
及第二距离阈值
Figure 280926DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 315878DEST_PATH_IMAGE029
，
Figure 804497DEST_PATH_IMAGE030
，由于本实施例中虚线为等长小线段的等间隔分布，点划线为点与线段的间隔分布。
例如实线段部分长度为
Figure 899492DEST_PATH_IMAGE031
，两个线段之间的净间距
Figure 489874DEST_PATH_IMAGE032
，则某一虚线对应的相邻点距离序列呈现重复3，2或重复2，3的特征，即相邻点距离序列为
Figure 328517DEST_PATH_IMAGE033
或
Figure 704266DEST_PATH_IMAGE034
；点划线对应的相邻点距离序列呈现重复3，2，2或重复2，2，3或重复2，3，2的特征，即相邻点距离序列为
Figure 766899DEST_PATH_IMAGE035
或相邻点距离序列为
Figure 844577DEST_PATH_IMAGE036
或者相邻点距离序列为
Figure 221332DEST_PATH_IMAGE037
。
其次对于上述虚线或点划线
Figure 700854DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 386920DEST_PATH_IMAGE039
，当存在多条直线相交时，其相邻点距离序列中可能存在小于2的值，或者其相邻点距离序列中可能存在大于3的值。当相邻点距离序列中存在小于2的值时，则需要将该小于2的值与下一个数据进行合并；当相邻点距离序列中存在大于3的值时如果出现了第二种情况，则会存在大于3的值，则需要对该大于3的数值进行拆分。
然后计算相邻点距离序列的修正指标，如果修正指标则对数据进行修正，否则无需进行修正。根据相邻点距离序列中的值相对
Figure 686314DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 132339DEST_PATH_IMAGE007
的集中程度获得修正指标，具体过程如下：
将相邻点距离序列中的距离与
Figure 466368DEST_PATH_IMAGE004
和
Figure 824799DEST_PATH_IMAGE007
进行比较，将相邻点距离序列中大于第一距离阈值
Figure 611490DEST_PATH_IMAGE004
的划分至一组，将相邻点距离序列中小于第二距离阈值
Figure 595626DEST_PATH_IMAGE007
的划分至一组。
因此修正指标
Figure 49741DEST_PATH_IMAGE040
，其中
Figure 77609DEST_PATH_IMAGE002
为修正指标，
Figure 351596DEST_PATH_IMAGE003
为相邻点距离序列中距离大于
Figure 670582DEST_PATH_IMAGE004
的第
Figure 182465DEST_PATH_IMAGE005
个距离，
Figure 928705DEST_PATH_IMAGE006
为相邻点距离序列中距离小于
Figure 909561DEST_PATH_IMAGE007
的第
Figure 969921DEST_PATH_IMAGE008
个距离，
Figure 195366DEST_PATH_IMAGE009
为相邻点距离序列中距离大于
Figure 315769DEST_PATH_IMAGE004
的距离的总数，
Figure 813615DEST_PATH_IMAGE010
为相邻点距离序列中距离小于
Figure 677666DEST_PATH_IMAGE007
的距离的总数，
Figure 695301DEST_PATH_IMAGE004
为预设第一距离阈值，
Figure 986605DEST_PATH_IMAGE007
为预设第二距离阈值，且
Figure 473212DEST_PATH_IMAGE011
。
S208、当所述修正指标大于预设第一阈值时对所述相邻点距离序列进行修正。
首先设置阈值
Figure 140954DEST_PATH_IMAGE041
，当
Figure 75411DEST_PATH_IMAGE042
时，认为集中程度较大，无需修正；否则需要对其进行修正。
然后当
Figure 740879DEST_PATH_IMAGE043
需要进行数据修正时：当相邻点距离序列中的某一距离大于第一距离阈值
Figure 213318DEST_PATH_IMAGE004
时，将该距离与该距离的上一个距离的差的绝对值作为该距离，并将该距离与该距离的下一距离的差值的绝对值插入该距离与该距离的下一距离之间。
当相邻点距离序列中的某一距离小于第二距离阈值
Figure 684750DEST_PATH_IMAGE007
时，将该距离与该距离的下一个距离的和作为该距离，并将该距离的下一个距离从相邻点距离序列中删除。
S209、根据修正后的相邻点距离序列获得间隔一致性指标，并根据间隔一致性指标对线型进行识别。
首先对于某一修正后的相邻点距离序列，统计相邻点距离序列中的相同的距离的数量，所有数量中数值最大的为第一数量，所有数量中数值第二大的为第二数量，所述第一数量与所述第二数量的比值为间隔一致性指标
Figure 676977DEST_PATH_IMAGE044
。
其次因本实施例中虚线为线段的间隔分布，其中实线段部分的长度个数与净间距个数近似1：1，即
Figure 310084DEST_PATH_IMAGE044
趋于1；而点划线的距离序列中实线段部分长度的个数小于净间距的个数，且个数比近似1：2，所以点划线的间隔一致性指标
Figure 771283DEST_PATH_IMAGE044
趋于0.5；所以根据P的值即可对虚线与点划线进行区分。
然后根据
Figure 780828DEST_PATH_IMAGE044
的值确定直线类型，计算
Figure 424298DEST_PATH_IMAGE045
，当
Figure 493886DEST_PATH_IMAGE046
时为该相邻点距离序列对应的直线为虚线，
Figure 426070DEST_PATH_IMAGE047
时该相邻点距离序列对应的直线为点划线，进一步可以识别得到所有直线的类型。
相较于传统技术方案，本发明的有益效果是：能够对CAD图形中的虚线、点划线等线型实现有效的识别，同时能够避免将实线与虚线均识别为实线。
实施例三
本发明实施例提供了一种基于图像处理的线型识别系统，如图5所示包括：
图像获取模块31，用于获取待识别图像，所述待识别图像中包括不同线型的多条绘制线。
图像处理模块32，用于对待识别图像进行二值化得到二值图像。
高亮点提取模块33，用于获得所述二值图像中的端点像素点，并获取所述端点像素点在霍夫空间中的高亮点。
高亮点处理模块34，用于判断所述高亮点的峰值是否高于预设峰值阈值，若判断结果为是则将高亮点保留。
对应点获取模块35，用于对所述二值图像中的第一类点按照与其对应的夹角进行排序，得到对应点序列，所述第一类点为与所述高亮点对应的所述二值图像中的点。
距离序列计算模块36，用于获得所述对应点序列中相邻两点之间的距离，并组成相邻点距离序列。
距离序列修正模块37，用于根据所述相邻点距离序列获得修正指标，当所述修正指标大于预设第一阈值时对所述相邻点距离序列进行修正。
线型识别模块38，用于根据修正后的相邻点距离序列获得间隔一致性指标，并根据间隔一致性指标对线型进行识别。
综上所述，本发明充分利用霍夫变换的空间信息，对现有技术中霍夫变换进行线型识别时，会丢失直线的长度信息这一缺点进行了改进，利用虚线端点以及霍夫空间内对应参数信息判断各端点的间隔一致性，从而实现图像中工程图图像中直线的线型的识别。
相较于传统技术方案，本发明的有益效果是：能够对CAD图形中的虚线、点划线等线型实现有效的识别，同时能够避免将实线与虚线均识别为实线。
本发明中涉及诸如“包括”、“包含”、“具有”等等的词语是开放性词汇，指“包括但不限于”，且可与其互换使用。这里所使用的词汇“或”和“和”指词汇“和/或”，且可与其互换使用，除非上下文明确指示不是如此。这里所使用的词汇“诸如”指词组“诸如但不限于”，且可与其互换使用。
还需要指出的是，在本发明的方法和系统中，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。
上述实施例仅仅是为清楚地说明所做的举例，并不构成对本发明的保护范围的限制。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡是与本发明相同或相似的设计均属于本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于图像处理的线型识别方法，其特征在于，包括：
获取待识别图像，所述待识别图像中包括不同线型的多条绘制线；
对待识别图像进行二值化得到二值图像；
获得所述二值图像中的端点像素点，并获取所述端点像素点在霍夫空间中的高亮点；
判断所述高亮点的峰值是否高于预设峰值阈值，若判断结果为是则将高亮点保留；
对所述二值图像中的第一类点按照与其对应的夹角的角度进行排序，得到对应点序列，所述第一类点为与所述高亮点对应的所述二值图像中的点；
获得所述对应点序列中相邻两点之间的距离，并组成相邻点距离序列；
根据所述相邻点距离序列获得修正指标，当所述修正指标大于预设第一阈值时对所述相邻点距离序列进行修正；
根据修正后的相邻点距离序列获得间隔一致性指标，并根据间隔一致性指标对线型进行识别；
其中，根据所述相邻点距离序列获得修正指标，包括：
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 95558DEST_PATH_IMAGE002
为修正指标，
Figure DEST_PATH_IMAGE003
为所述相邻点距离序列中距离大于
Figure 406453DEST_PATH_IMAGE004
的第
Figure DEST_PATH_IMAGE005
个距离，
Figure 598400DEST_PATH_IMAGE006
为所述相邻点距离序列中距离小于
Figure DEST_PATH_IMAGE007
的第
Figure 147193DEST_PATH_IMAGE008
个距离，
Figure DEST_PATH_IMAGE009
为所述相邻点距离序列中距离大于
Figure 500814DEST_PATH_IMAGE010
的距离的总数，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
为所述相邻点距离序列中距离小于
Figure 564585DEST_PATH_IMAGE012
的距离的总数，
Figure DEST_PATH_IMAGE013
为预设第一距离阈值，
Figure 497906DEST_PATH_IMAGE012
为预设第二距离阈值，且
Figure 963523DEST_PATH_IMAGE014
；
其中，对所述相邻点距离序列进行修正，包括：
当所述相邻点距离序列中的某一距离大于预设第一距离阈值时，将该距离与该距离的上一个距离的差的绝对值作为该距离，并将该距离与该距离的下一距离的差值的绝对值插入该距离与该距离的下一距离之间；
当所述相邻点距离序列中的某一距离小于预设第二距离阈值时，将该距离与该距离的下一个距离的和作为该距离，并将该距离的下一个距离从所述相邻点距离序列中删除。
2.根据权利要求1所述的基于图像处理的线型识别方法，其特征在于，所述根据修正后的相邻点距离序列获得间隔一致性指标，包括：
统计修正后的相邻点距离序列中的相同的距离的数量，所有数量中数值最大的为第一数量，所有数量中数值第二大的为第二数量，所述第一数量与所述第二数量的比值为间隔一致性指标。
3.根据权利要求1所述的基于图像处理的线型识别方法，其特征在于，所述二值图像中直线部分像素值为1，直线以外部分像素值为0。
4.根据权利要求3所述的基于图像处理的线型识别方法，其特征在于，当所述二值图像中某一像素点的像素值为1时，计算该像素点的8邻域内像素值为1的像素点个数
Figure DEST_PATH_IMAGE015
，当
Figure 691307DEST_PATH_IMAGE016
时，该像素点为端点像素点。
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