TWI493475B - 判斷凸多邊形影像物件之方法 - Google Patents

Description

判斷凸多邊形影像物件之方法

本發明係關於一種影像判斷方法，特別是一種透過簽名函數來判斷凸多邊形影像物件的方法。

一般判斷影像的方法，是透過輸入影像在電腦中進行影像判斷。其中在輸入至電腦中的影像品質，將會直接地影響到電腦在判斷影像所得出的最後結果。

以讀取條碼為例，欲讀取條碼可透過條碼掃描裝置來擷取條碼影像。習用的條碼掃描裝置是透過一可見光照射在條碼上，並接收來自條碼所反射的可見光轉換為一電子信號，並依照電子訊號找出對應電子訊號(條碼)的資訊內容。這種條碼讀取方式已被廣泛地利用在各種商品上，透過條碼可快速獲得商品資訊以及售價。

另一習用條碼讀取技術則以攝像鏡頭來擷取條碼影像，主要是利用攝像鏡頭拍攝條碼，而這種擷取條碼影像的方式並不限定其擷取條碼影像的裝置。擷取條碼影像的裝置可以是電荷耦合元件(charge-coupled device，CCD)、相機鏡頭或手機鏡頭皆可。而這種擷取條碼影像的方式受限於擷取到的影像清晰度或條碼本身的品質，當鏡頭拍攝到的影像模糊或拍攝角度落差，皆會造成判讀不易或誤判的情況發生，這是因為在判讀條碼影像時，必須取得條碼本身的輪廓外形，並將輪廓外形轉換為凸多邊形以利後續分析，但條碼影像模糊或歪斜，會在轉換為凸多邊形後，發生凸多邊形變形的問題。

另外，條碼本身則可能因為列印的品質差異，造成擷取條碼影像之後無法正確判讀。雖然上述以條碼作一舉例，但本發明並非僅用於條碼讀取的領域中，亦可以用於一般影像讀取上，以判斷一般影像物件是否為凸多邊形。

如第1A圖及第1B圖所示，以測速照相機所擷取車牌影像為另一舉例，當測速照相機的攝像鏡頭20拍攝到車牌10後，必須將車牌10轉換為凸多邊形(亦即長方形)，但因為攝像鏡頭20與車牌10之間有一定的距離以及攝像角度的落差，會導致所拍攝到的長方形之形狀失真，可能會造成凸多邊形產生變形的問題。如上述說明中揭露出影像的輸入來自掃描裝置以及攝像鏡頭，但掃描裝置與攝像鏡頭可能因為掃描或拍攝的角度落差導致所輸入的影像物件可能為歪斜，致使不易判斷是否為凸多邊形。

目前被廣泛使用的二維條碼(Quick Response Code，QR-Code)，是利用黑色像素點與白色像素點將資訊隱藏其中，並透過攝像鏡頭擷取條碼影像，以便讀取出隱藏在二維條碼中的資訊。

二維條碼的三個角落位置通常具有大定位點進行定位，並且可透過大定位點判斷出影像的大小，以便正確的判斷出二維條碼影像中黑色像素與白色像素的範圍。但由於拍攝角度的落差，很可能導致大定位點的影像歪斜，且在大定位點已為失真變形的凸多邊形後(已非正方形)，難以對大定位點進行定位，也無法透過大定位點正確地判斷出二維條碼影像中黑色像素與白色像素的範圍，進而無法取得二維條碼中的隱藏資訊。如果能在大定位點進行定位時，提升對於凸多邊形判定之強健性以減少因為攝像鏡頭拍攝的問題，將會改善二維條碼讀取的速度與正確性。

因此如何解決影像輸入後所產生的凸多邊形影像物件有歪斜，進而使後續判讀的發生誤判或無法判讀的問題，即是所屬技術領域中的相關廠商所欲解決的問題。

鑒於以上的問題，本發明在於提供一種判斷凸多邊形影像物件之方法，藉以解決習知之影像輸入後所產生的凸多邊形影像物件有歪斜，進而使後續判讀發生誤判或無法判讀的問題。

本發明揭露一種判斷凸多邊形影像物件之方法，其中影像具有複數個黑色像素與複數個白色像素，且黑色像素與白色像素係輸入至一平面座標上。

本發明之判斷凸多邊形影像物件之方法包括下列步驟：首先定義一影像物件，影像物件係由彼此相鄰之黑色像素所形成。掃描影像物件，並定義與白色像素相鄰之黑色像素為一輪廓點。取得輪廓點在平面座標之一座標位置，並根據座標位置計算出影像物件之一重心座標。計算出輪廓點之座標位置至影像物件之重心座標之距離，並轉換為一第一簽名函數。對第一簽名函數進行低通濾波以產生一第二簽名函數，並以第一簽名函數減去第二簽名函數，以取得一第三簽名函數。

接著，輸入一第一閥值(Threshold)，以取得第三簽名函數之複數個區域極大值。相連區域極大值所對應之輪廓點座標，以取得影像物件之一周長，並比較周長與輪廓點之數量以取得一擬合程度值。輸入一第二閥值，並判斷擬合程度值是否超過第二閥值，當擬合程度值超過第二閥值則確定影像物件為一凸多邊形影像物件。

本發明之判斷凸多邊形影像物件之方法，藉由上述的方法使本發明能夠準確的判斷凸多邊形影像物件，避免影像物件輸入後所產生的影像物件有歪斜，進而使後續判讀發生誤判或無法判讀的問題產生。

有關本發明的特徵、實作與功效，茲配合圖式作最佳實施例詳細說明如下。

請參照第2圖所示，係為本發明一實施例之輸入影像的示意圖。本發明之判斷凸多邊形影像物件之方法，其輸入影像1000包括有複數個黑色像素110與複數個白色像素120，且影像1000係輸入至一平面座標2000上。在平面座標2000之左上為一原點2010，且依原點2010之水平軸線為X軸，而依原點2010之垂直軸線為Y軸。

前述之輸入影像1000，如為彩色影像1000，需透過灰階處理將彩色影像1000轉換為灰階影像1000，轉換影像1000的方式在本發明中並不設限。影像1000經過灰階處理後，影像1000中之黑色像素110與白色像素120可能並不明顯，需透過色差補正將影像1000轉換為黑色像素110與白色像素120分明的影像1000。

色差補正可以透過亮度調整、對比調整、去除背景或去除雜訊等方式，在本發明中並不對此設限。確定像素點為黑色像素110或白色像素120係以平面座標2000之原點2010為起點，並以平面座標2000之X軸及Y軸的每一像素點距離為一刻度距離。接著判斷每一刻度距離設定垂直於X軸或Y軸之直線相交處的像素點為黑色像素110或白色像素120。在本發明中係以四邊形影像物件做一範例，並不限定是四邊形影像物件，可以為任何形狀之影像物件，在本發明中並不對此設限。

請參照第3圖所示，係為本發明之判斷凸多邊形影像物件之方法的步驟流程圖。本發明之判斷影像1000為凸多邊形的方法，其包括以下步驟：首先定義一影像物件100，影像物件100係由彼此相鄰之黑色像素110所形成(步驟310)。掃描影像物件100，並定義與白色像素120相鄰之黑色像素110為一輪廓點130(步驟320)。取得輪廓點130於平面座標2000之一座標位置，並根據座標位置計算出影像物件100之一重心140座標(步驟330)。計算出輪廓點130的座標位置至影像物件100之重心140座標的距離f(θ)，並轉換為一第一簽名函數150(步驟340)。距離f(θ)並非一定值，而係隨著各個輪廓點130之座標位置的角度θ而變化。

取得第一簽名函數150後，對第一簽名函數150進行低通濾波以產生一第二簽名函數160(步驟350)。以第一簽名函數150減去第二簽名函數160，以取得一第三簽名函數170(步驟360)。

取得第三簽名函數170後，輸入一第一閥值T，以取得第三簽名函數170之複數個區域極大值(步驟370)。各個區域極大值係以第一閥值T為界線，以取得第三簽名函數170中通過第一閥值T之區域極大值。連接各個區域極大值所對應之輪廓點座標，以取得影像物件100之一周長，並比較周長與輪廓點130之數量以取得一擬合程度值(步驟380)。輸入一第二閥值，並判斷擬合程度值是否超出第二閥值，當擬合程度值超出第二閥值則確定影像物件100為一凸多邊形影像物件(步驟390)。

請再參照第2圖，在上述步驟330及步驟340中，所述之座標位置係以平面座標2000之原點2010為座標值的原點(0,0)，並以一個像素點為一單位作為平面座標2000之X軸與Y軸的刻度。X軸之垂直線與Y軸之水平線相交處即為座標位置(x,y)。原點(0,0)及座標位置(x,y)係以極座標表示，其中原點(0,0)為極座標之極點(Pole or Origin)，座標位置(x,y)為相對於原點(0,0)之相對的座標位置(x,y)，在本發明中皆以相對於原點(0,0)之座標位置(x,y)說明。

在上述步驟390中，所述之擬合程度值係藉由影像物件100之周長除以影像物件100之實際周長的百分比。其中，擬合程度值公式為：

R _c ：擬合程度值

L _d ：影像物件之周長

L _block ：影像物件之實際周長

請參照第4A及4B圖所示，分別係為本發明之定義黑色像素為輪廓點的步驟流程圖，以及本發明另一實施例之輸入影像的示意圖，並請配合參照第2圖。在上述步驟320中，進一步包括下列步驟：首先分別設定每一黑色像素110與每一白色像素120設為一像素點(步驟510)。接著根據每一黑色像素110為中心之三乘三的像素點範圍內，以順時針或逆時針的方向判斷每一黑色像素110周圍的八個像素點是否為白色像素120(步驟520)。

上述步驟520中，係藉由逐步掃描每一黑色像素110，當掃描為黑色像素110周圍八個像素點為黑色像素110時，則進一步掃描周圍八個黑色像素點110之周圍之像素點是否為白色像素120。

請參照第5A及5B圖所示，分別係為本發明之轉換影像物件為第一簽名函數的步驟流程圖，以及本發明一實施例之影像物件的示意圖。在上述步驟340中，進一步包括以下步驟：首先設置一水平線L於影像物件100之重心140上，且水平線L之角度為0度角(步驟710)。前述之水平線L的角度為0度角，係定義水平線L與X軸為平行狀態之角度為0度角。接著設定每一輪廓點130連線至重心140之一直線與水平線L所形成之一夾角θ(步驟720)。在上述步驟710及步驟720中，設定每一輪廓點130連線至重心140之直線與水平線L所形成之夾角θ，係以任一度角為起點，並以重心140為中心點以順時針或逆時針旋轉一周，藉以取得每一輪廓點130連線至重心140之距離f(θ)。

請參照第5C圖所示，係為本發明之影像物件的第一簽名函數的示意圖，並請繼續參照第5A及5B圖。設定輪廓點130的座標位置至影像物件100之重心140座標之距離f(θ)為縱軸，夾角θ為橫軸，並產生出第一簽名函數150(步驟730)。其中角度θ係以0度角至360度角為一範圍，且距離f(θ)係以一個像素點為一單位距離，以作為本發明之影像物件的第一簽名函數的示意圖之縱軸與橫軸的刻度。

在上述步驟340、710至730中，轉換第一簽名函數150之步驟係透過一簽名法(Signature)進行轉換。所謂之簽名法係取得影像物件100之邊緣的輪廓點130之座標位置(x,y)，並藉由輪廓點130以求得影像物件100的重心座標，接著依順時針或逆時針方向換算重心座標至輪廓點130的距離f(θ)，藉以產生出一連續的線性波形(線性濾波)，此線性濾波即為簽名法之特徵波型(簽名函數)。藉由簽名法將影像1000中之輪廓點130由二維化影像轉換為一維化之簽名函數。

請參照第5D圖所示，係為本發明之影像物件的第二簽名函數的示意圖。在上述步驟320中，為取得影像物件100實際的輪廓點130，因此需藉由步驟350中所述之將第一簽名函數150使用低通濾波器以低通濾波方式產生一第二簽名函數160。其中角度θ係以0度角至360度角為單位，且距離f(θ)係以一個像素點為一單位距離，以作為本發明之影像物件的第二簽名函數的示意圖之縱軸與橫軸的刻度。

請參照第6A圖所示，係為本發明之第三簽名函數的區域極大值內之波峰頂點的示意圖。在上述步驟360中，在上述步驟370中，第三簽名函數170之波峰間係透過閥值T設限以找出波峰之區域極大值。其中角度θ係以0度角至360度角為單位，且距離f(θ)係以一個像素點為一單位距離，以作為係為本發明之第三簽名函數的區域極大值的示意圖之縱軸與橫軸的刻度。

請參照第6B圖所示，係為本發明之設定第一閥值的步驟流程圖。在上述步驟370中，進一步包括以下步驟：設定0至1之間的一常數，將此常數乘以第一簽名函數150以取得一第一閥值T(步驟910)。其中常數設定0至1之間，係為了能夠確實的藉由第一閥值T以取得第三簽名函數170之區域極大值，如設定為1以上之常數則會擷取到非區域極大值，將降低在步驟380以及步驟390判斷影像物件100為凸多邊形影像物件的準確度。

在上述步驟中所述之第一簽名函數150、第二簽名函數160以及第三簽名函數170皆為一線性濾波，而線性濾波係可為低通濾波或高通濾波，在本發明中所述之第三簽名函數170係為具有高通濾波效果之線性濾波。

為進一步說明本發明判斷影像物件100是否為凸多邊形影像物件的功效，以下茲舉例另一影像物件100a及一影像物件200a作一說明。

請參照第7A圖所示，係為本發明又一實施例之輸入影像物件的示意圖。在本發明中影像物件100也可以為一種不規則形狀之影像物件100a。首先根據步驟310，將影像物件100a輸入至平面座標2000中。再根據步驟320，以取得複數個輪廓點130a。再根據步驟330至步驟370，以取得影像物件100a之第三簽名函數的複數個區域極大值(無圖式)所對應之輪廓點130a座標(在圖式中以『●』符號表示)。再根據步驟380，連接各個區域極大值所對應之輪廓點130a座標，以取得影像物件100a之一周長，比較周長與輪廓點130a之數量以取得影像物件100a之一擬合程度值(無圖式)。根據步驟390，輸入一第二閥值(無圖式)，並判斷擬合程度值是否超出第二閥值。

在本實施例中係設定擬合程度值將大於第二閥值，故經過步驟390的判斷，則可確定影像物件100a為凸多邊形影像。

請參照第7B圖所示，係為本發明再一實施例之輸入影像物件的示意圖。在本發明中之影像物件也可以為一種不規則形狀之影像物件200a。在本實施例中，影像物件200a係為手部形狀，並且影像物件200a具有複數個凹陷區域180b。首先根據步驟310，將影像物件200a輸入至平面座標2000中。再根據步驟320，以取得複數個輪廓點130b。再根據步驟330至步驟370，以取得影像物件200a之第三簽名函數的複數個區域極大值(無圖式)所對應之輪廓點130b座標(在圖式中以『●』符號表示)。再根據步驟380，連接各個區域極大值所對應之輪廓點130b座標，以取得影像物件200a之一周長，比較周長與輪廓點130b之數量以取得影像物件200a之一擬合程度值(無圖式)。根據步驟390，輸入一第二閥值(無圖式)，並判斷擬合程度值是否超出第二閥值。

在本實施例中設定影像物件200a具有凹陷區域180b，因此實際上影像物件200a的實際周長會大於步驟380所計算出之周長，因此在步驟380中比較所計算出之周長與輪廓點130b之數量所取得之擬合程度值將會小於第二閥值，故擬合程度值無法超出第二閥值，則確定影像物件200a並非為凸多邊形影像。

上述本發明之判斷凸多邊形影像物件之方法，藉由上述的方法使本發明能夠準確地判斷凸多邊形影像物件，避免後續凸多邊形影像物件的誤判或無法判讀的問題產生。

雖然本發明之實施例揭露如上所述，然並非用以限定本發明，任何熟習相關技藝者，在不脫離本發明之精神和範圍內，舉凡依本發明申請範圍所述之形狀、構造、特徵及數量當可做些許之變更，因此本發明之專利保護範圍須視本說明書所附之申請專利範圍所界定者為準。

10．．．車牌

20．．．攝像鏡頭

1000．．．影像

100．．．影像物件

100a．．．影像物件

200a．．．影像物件

110．．．黑色像素

120．．．白色像素

130．．．輪廓點

130a．．．輪廓點

130b．．．輪廓點

140．．．重心

150．．．第一簽名函數

160．．．第二簽名函數

170．．．第三簽名函數

180a．．．凹陷區域

2000．．．平面座標

2010．．．原點

步驟310　定義一影像物件，影像物件係由彼此相鄰之黑色像素所形成

步驟320　掃描影像物件，並定義與白色像素相鄰之黑色像素為輪廓點

步驟330　取得輪廓點於平面座標之座標位置，並根據座標位置計算出影像物件之重心座標

步驟340　計算出輪廓點的座標位置至影像物件之重心座標的距離，並轉換為第一簽名函數

步驟350　對第一簽名函數進行低通濾波以產生第二簽名函數

步驟360　以第一簽名函數減去第二簽名函數，以取得第三簽名函數

步驟370　輸入一第一閥值，以取得第三簽名函數之複數個區域極大值

步驟380　連接區域極大值所對應之輪廓點座標，以取得影像物件之一周長，並比較周長與輪廓點之數量以取得一擬合程度值

步驟390　輸入一第二閥值，並判斷擬合程度值是否超出第二閥值，當擬合程度值超出第二閥值則確定影像物件為凸多邊形影像物件

步驟510　將每一黑色像素與每一白色像素設為一像素點

步驟520　根據每一黑色像素為中心之三乘三的像素點範圍內，以順時針或逆時針的方向判斷每一黑色像素周圍的八個像素點是否為白色像素

步驟710　設置一水平線於影像物件之重心上，且水平線之角度為0度角

步驟720　設定每一輪廓點連線至重心之直線與水平線所形成之夾角

步驟730　設定輪廓點的座標位置至影像物件之重心座標之距離為縱軸，夾角為橫軸，並產生出第一簽名函數

步驟910　設定0至1之間的一常數，將此常數乘以第三簽名函數以取得一第一閥值

L．．．水平線

θ．．．夾角

f(θ)．．．距離

T．．．第一閥值

第1A圖係為習知技術之測速照相機擷取車牌影像的示意圖。

第1B圖係為習知技術之所擷取車牌影像的示意圖。

第2圖係為本發明一實施例之輸入影像的示意圖。

第3圖係為本發明之判斷凸多邊形影像物件之方法的步驟流程圖。

第4A圖係為本發明之定義黑色像素為輪廓點的步驟流程圖。

第4B圖係為本發明另一實施例之輸入影像的示意圖。

第5A圖係為本發明之轉換影像物件為第一簽名函數的步驟流程圖。

第5B圖係為本發明之影像物件的示意圖。

第5C圖係為本發明之影像物件的第一簽名函數的示意圖。

第5D圖係為本發明之影像物件的第二簽名函數的示意圖。

第6A圖係為本發明之第三簽名函數的區域極大值內之波峰頂點的示意圖。

第6B圖係為本發明之設定閥值的步驟流程圖。

第7A圖係為本發明之又一實施例之輸入影像物件的示意圖。

第7B圖係為本發明之再一實施例之輸入影像物件的示意圖。

步驟310　定義一影像物件，影像物件係由彼此相鄰之黑色像素所形成

步驟320　掃描影像物件，並定義與白色像素相鄰之黑色像素為輪廓點

步驟330　取得輪廓點於平面座標之座標位置，並根據座標位置計算出影像物件之重心座標

步驟340　計算輪廓點之座標位置至影像物件之重心座標之距離，並轉換為第一簽名函數

步驟350　對第一簽名函數進行低通濾波以產生第二簽名函數

步驟360　以第一簽名函數減去第二簽名函數，以取得第三簽名函數

步驟370　輸入一第一閥值，以取得第三簽名函數之複數個區域極大值

步驟380　連接區域極大值所對應之輪廓點座標，以取得影像物件之一周長，並比較周長與輪廓點之數量以取得一擬合程度值

步驟390　輸入一第二閥值，並判斷擬合程度值是否超出第二閥值，當擬合程度值超出第二閥值則確定影像物件為凸多邊形影像物件

Claims (6)

1. 一種判斷凸多邊形影像物件之方法，一影像具有複數個黑色像素與複數個白色像素，且該等黑色像素及該等白色像素係輸入至一平面座標上，該方法包括下列步驟：定義一影像物件，該影像物件係由彼此相鄰之該等黑色像素所形成；掃描該影像物件，並定義與至少一該等白色像素相鄰之至少一該等黑色像素為一輪廓點；取得該等輪廓點於該平面座標之一座標位置，並根據該等座標位置計算出該影像物件之一重心座標；計算該等輪廓點之座標位置至該影像物件之該重心座標之距離，並轉換為一第一簽名函數；對該第一簽名函數進行低通濾波以產生一第二簽名函數；以該第一簽名函數減去該第二簽名函數，以取得一第三簽名函數；設定0至1之間的一常數，將該常數乘以該第一簽名函數以取得一第一閥值；輸入該第一閥值，以取得該第三簽名函數之複數個區域極大值；連接該等區域極大值所對應之輪廓點座標，以取得該影像物件之一周長，並比較該周長與該等輪廓點之數量以取得一擬合程度值；以及輸入一第二閥值，並判斷該擬合程度值是否超過該第二閥值，當該擬合程度值超過該第二閥值則確定該影像物件為一凸多邊形影像物件。
2. 如請求項第1項所述之判斷凸多邊形影像物件之方法，其中在掃描該影像物件並定義與該白色像素相鄰之該黑色像素 為該輪廓點之步驟中，進一步包括下列步驟：分別設定每一該等黑色像素與每一該等白色像素為一像素點；以及根據每一該等黑色像素為中心之三乘三的像素點範圍內，以順時針或逆時針的方向判斷每一該等黑色像素周圍的八個像素點是否為該白色像素。
3. 如請求項第1項所述之判斷凸多邊形影像物件之方法，其中在計算該等輪廓點之座標位置至該影像物件之該重心座標之距離，並轉換為該第一簽名函數之步驟中，進一步包括以下步驟：設置一水平線於該影像物件之一重心上，且該水平線之角度為0度角；設定每一該等輪廓點連接至該重心之一直線與該水平線形成之一夾角；以及設定該等輪廓點之座標位置至該影像物件之重心座標之距離為縱軸，該等夾角為橫軸，並產生該第一簽名函數。
4. 如請求項第3項所述之判斷凸多邊形影像物件之方法，其中轉換該第一簽名函數之步驟係透過一簽名法(Signature)進行轉換。
5. 如請求項第1項所述之判斷凸多邊形影像物件之方法，其中轉換該第一簽名函數之步驟係透過一簽名法(Signature)進行轉換。
6. 如請求項第1項所述之判斷凸多邊形影像物件之方法，在輸入該第二閥值，並判斷該擬合程度值是否超出該第二閥值之步驟中，其中該第二閥值係透過該影像物件之該周長除以該影像物件之實際周長的百分比。