自動描繪對象邊緣走向之方法
【專利摘要】本發(fā)明提出一種于輸入影像中自動描繪邊緣走向之方法，其系以區(qū)域探測方式進行走向的追蹤，對一區(qū)域內(nèi)的畫素擷取角度并進行統(tǒng)計，而獲得一顯著角度，其特征系在可能的行進方向上先一步探測(probe-ahead)一參考角度，該參考角度用于調(diào)整前述顯著角度以實時修正行進方向。當一對象輪廓擁有足夠的連續(xù)性時(例如：條形碼邊界、車道線等)，即便該些輪廓因為影像處理技術(shù)(譬如：邊緣偵測、高通濾波等)造成破碎的線段，甚至輸入影像包含噪聲干擾、復(fù)雜背景、光影變化等本發(fā)明方法仍可自動描繪其邊緣輪廓走向而不需要人為輔助設(shè)定可能的路徑。
【專利說明】自動描繪對象邊緣走向之方法
【【技術(shù)領(lǐng)域】】
[0001]本發(fā)明系關(guān)于一種影像處理技術(shù)之方法，特別是一種有關(guān)于自動描繪(追蹤)邊緣走向之方法。
【【背景技術(shù)】】
[0002]描繪邊緣走向之方法被認為是一種很重要的影像前置處理，其原因是由于對象邊緣之描繪越趨完整，對象具備之特征像是大小、形狀或是數(shù)量等將能越精確地被紀錄，該些紀錄亦可使后續(xù)影像處理的工作更簡單、快速地被執(zhí)行。后續(xù)影像處理的工作系指須利用邊緣偵測的結(jié)果作延伸處理之技術(shù)，如:場景解析(scene analysis)、圖形辨識(patternrecognition)等技術(shù),而這些技術(shù)在實際應(yīng)用時，如果想使用較少的硬件資源或計算效能就達到較佳的影像處理成效，則該輸入影像的邊緣偵測結(jié)果勢必需具備更高的可利用度。然而，眾多影像處理程序若沒有使用描繪邊緣走向之方法，僅利用邊緣偵測所獲得的結(jié)果作為后續(xù)影像處理的輸入，則后續(xù)影像處理的輸出結(jié)果很有可能是不如預(yù)期的，因為現(xiàn)存的邊緣偵測方法多僅保留非連續(xù)、具代表性的邊緣線段，但該些邊緣線段彼此之間的對應(yīng)關(guān)系并未保留，例如兩線段屬于同一個對象輪廓的不連續(xù)邊緣，并不會在進行邊緣偵測時一同獲知，進而造成無法建立該對象完整的輪廓。為了使若干個邊緣線段在不相連的情況下得以建立連續(xù)性，并藉由該些邊緣線段建立之連續(xù)性產(chǎn)生可能的對象輪廓，本發(fā)明提出一描繪邊緣走向之方法。
[0003]傳統(tǒng)用于描繪邊緣走向之方法如下，首先從一輸入影像中選取一起始點，該起始點為對應(yīng)邊緣上的任一像素點,偵測該起始點周遭范圍內(nèi)的邊緣像素點，取一坐標位置最相近且非同一邊緣上之像素點，將包含該最相近邊緣點的邊緣視為是必須被描繪的邊緣走向。然而，該選取最相近邊緣點作為描繪邊緣走向之方法有其缺點，即是當該輸入影像背景較復(fù)雜、有噪聲干擾、光影變化等情況下易造成對象邊緣/輪廓描繪方向的偏差或是描繪錯誤等情形發(fā)生，如圖7所示，在散亂邊緣中如果使用最相近邊緣點之方法，則會將灰色矩形框內(nèi)的邊緣視為是須被描繪的邊緣走向。換句話說，該選取最相近邊緣點之方法的強健性不足，易因為輸入影像的些許差異(例如:光源)，使得描繪結(jié)果無法貼合邊緣走向，甚至是將非同一輪廓的邊緣描繪成同一邊緣走向。
[0004]相關(guān)專利前案如日本公開專利JP2001-319239號，提出一追蹤人物輪廓之方法，該方法首先假設(shè)一目標像素，該目標像素位于邊緣上且前方有一區(qū)間作為擷取邊緣強度之范圍，當該區(qū)間內(nèi)的邊緣強度高于一設(shè)定閥值，則取該區(qū)間內(nèi)最大邊緣強度值之坐標作為下一目標像素的坐標位置。但是該追蹤人物輪廓之方法僅利用邊緣強度值作為下一目標像素坐標位置的判斷依據(jù)，而當一輸入影像背景較復(fù)雜(譬如:背景為樹林、草叢等)或是噪聲干擾嚴重等情況下，下一目標像素之坐標位置易產(chǎn)生錯誤。
[0005]有鑒于此，本發(fā)明系針對上述習(xí)知技術(shù)之缺失，提出一種于輸入影像中自動描繪邊緣走向之方法，以有效克服上述之該等問題?！?br/>【發(fā)明內(nèi)容】
】
[0006]本發(fā)明之主要目的在提出一種于輸入影像中自動描繪邊緣走向之方法，其先藉由包含一起始點之第一區(qū)域(追蹤區(qū)域)統(tǒng)計篩選一第一顯著角度，并將其視為可能的邊緣走向，后續(xù)沿著該邊緣走向在距離起始點一定距離處設(shè)置一第二區(qū)域(探測區(qū)域)，該第二區(qū)域是為了先一步探測該可能的邊緣走向上之邊緣角度值分布，并依據(jù)該些邊緣角度值統(tǒng)計篩選出一第二顯著角度，并將該第二顯著角度作為該第一區(qū)域估測實際邊緣走向的依據(jù)。值得注意的是，該統(tǒng)計篩選出顯著角度的步驟可以為直方圖統(tǒng)計取最大mode (bin)、取中位數(shù)、取平均數(shù)等方式實現(xiàn)，故該統(tǒng)計篩選步驟主要技術(shù)思想在于利用角度/方向信息做為描繪邊緣走向之依據(jù)，并非強調(diào)如何計算該些角度/方向信息，故該些統(tǒng)計篩選的方式(不限定
【發(fā)明內(nèi)容】
內(nèi)所提及)皆為可利用來取得角度/方向信息的工具。另一方面，該些區(qū)域為包含一定面積之二維平面空間，下列僅舉幾種常見之結(jié)構(gòu):圓形、橢圓形、三角形、方形、扇形、梯形、多邊形等，甚至是一線段皆包含于此。該些區(qū)域亦可為一定體積之三維立體空間，列舉如下:柱體、錐體等。
[0007]該描繪邊緣走向之方法詳細步驟如下:
[0008](a)輸入一影像；
[0009](b)執(zhí)行擷取若干個邊緣坐標值、角度值；
[0010](C)在該些邊緣坐標值中選取一起始點；
[0011](d)在該影 像上定義一區(qū)域范圍為第一區(qū)域，該第一區(qū)域包含該起始點；
[0012](e)將對應(yīng)該第一區(qū)域內(nèi)的若干個角度值進行統(tǒng)計以獲得一主要角度值，后續(xù)以該主要角度值決定一第一角度篩選范圍，并以該第一角度篩選范圍對該第一區(qū)域進行角度篩選，以獲得一第一顯著角度(significant angular value)以及一第一指標；
[0013](f)根據(jù)步驟(e)獲得之該第一顯著角度在該影像上決定一探測點，接著定義一第二區(qū)域包含該探測點，并根據(jù)該第一顯著角度決定一第二角度篩選范圍，且該第二角度篩選范圍比該第一角度篩選范圍大，后續(xù)根據(jù)該第二角度篩選范圍對該第二區(qū)域進行角度篩選，以獲得一第二顯著角度以及一第二指標；
[0014](g)使用該第二顯著角度更新該第一角度篩選范圍，并對該第一區(qū)域進行角度篩選以更新該第一顯著角度；
[0015](h)根據(jù)步驟(g)獲得之該第一顯著角度決定一新起始點，且步驟(d)中之該起始點被該新起始點所取代；
[0016](i)重復(fù)執(zhí)行步驟(d)至(h)直到該第一指標或該第二指標低于一閥值時則停止執(zhí)行步驟；
[0017]本發(fā)明能藉上述步驟，在不連續(xù)邊緣或?qū)ο筝喞扑榈那闆r下，偵測并描繪出其應(yīng)有的邊緣走向，其中步驟(a)該輸入影像泛指以向量形式輸入的信息，包含光學(xué)影像、與非光學(xué)影像，該光學(xué)影像例如:車道、條形碼、破碎的對象輪廓等，該非光學(xué)影像則包含以下列方式獲得之影像:核磁共振(MRI)、超音波(ultrasound)、計算機斷層掃描(CT)等。
[0018]本發(fā)明之另一目的在提供一種可讀取儲存媒體，用以儲存機器可執(zhí)行之程序，該程序用以實現(xiàn)本發(fā)明之方法。該可讀取儲存媒體如眾所皆知的硬盤、內(nèi)存等。
[0019]本發(fā)明之再一目的在提供一種電子機器，該電子機器包含:一讀取影像之裝置、本發(fā)明另一目的之可讀取儲存媒體、一運算裝置等。[0020]本發(fā)明之關(guān)鍵技術(shù)思想有三，其一系利用一第二區(qū)域先一步于一第一區(qū)域探測邊緣走向并擷取第二區(qū)域內(nèi)的角度值，且將該第二區(qū)域擷取之該些角度值經(jīng)角度篩選獲得之第二顯著角度作為參考角度，將該參考角度作為更新第一顯著角度的依據(jù)。兩區(qū)域間搭配的整體概念就如同軍隊行軍，該第二區(qū)域(探測區(qū)域)就像是軍隊里的偵查兵，其負責先一步收集信息并回報給后方的軍隊，供指揮官判斷是否需要修正隊伍行進的方向。使用一探測區(qū)域先行探測并將信息回傳的好處為，可以增強本發(fā)明方法描繪邊緣走向的可靠度，假使不使用一第二區(qū)域先一步擷取角度值以更新該第一顯著角度，則當遇到邊緣彎曲幅度較大時，該第一區(qū)域內(nèi)所包含之角度值無法準確地描繪出該邊緣彎曲的幅度，此時經(jīng)角度篩選后之該第一顯著角度和該邊緣的實際走向之間會有誤差，如不實時修正則誤差累計會越來越大，致無法精確描繪出該邊緣。如同前述軍隊行軍的例子，如果沒有偵查兵先行探測，便無法實時得知敵軍的行蹤，亦無法針對敵軍的變動實時調(diào)整應(yīng)對戰(zhàn)術(shù)及準確掌握其位置。本發(fā)明之方法系利用角度值而非習(xí)知(如日本公開專利編號第2001-319239號)技術(shù)所利用之邊緣強度值，但是如果判斷邊緣走向的信息是依據(jù)邊緣強度值，則很可能因某一雜亂邊緣所包含之坐標點邊緣強度較強而使得邊緣走向偏離主要邊緣方向。即使邊緣雜亂分布于區(qū)域內(nèi)，本發(fā)明還是能將該區(qū)域內(nèi)的若干個角度值進行角度篩選以找出主要邊緣之走向(如圖7內(nèi)的黑色星號所標示)，換句話說，本發(fā)明的方法具有符合人類視覺感受到的邊緣走向的能力。
[0021]本發(fā)明另一關(guān)鍵技術(shù)思想系設(shè)定兩角度篩選范圍，且第二角度篩選范圍比第一角度篩選范圍大。角度篩選范圍的主要功能是可以濾除部份噪聲的干擾，減少非主要邊緣之角度被納入計算，該主要邊緣是指欲描繪的邊緣。之所以設(shè)定該第二角度篩選范圍大于該第一角度篩選范圍是基于考慮該第二角度篩選范圍系用來偵測并擷取可能為邊緣走向(likely orientation)的參考角度，如果角度篩選范圍限縮得太小，將會導(dǎo)致過多邊緣角度值的遺漏而喪失其參考的價值。而該第一角度篩選范圍被設(shè)定的比較小，是考慮在獲得可能為邊緣走向的參 考角度后，將篩選范圍縮小，可快速地、精準地從中篩選出一角度值。換句話說，以前述軍隊行軍為例，當已知敵軍大約位于六到八點鐘方向，則會藉由此情報搭配現(xiàn)今所在地的狀況，以該六到八點鐘方向為主來調(diào)整行軍方向，而非繼續(xù)盲目(更大的角度篩選范圍)地行軍。
[0022]本發(fā)明再一關(guān)鍵技術(shù)思想系以向量空間作為公式推導(dǎo)說明，因此在維度擴充上較為便利，并不只局限在二維空間平面，以起始點坐標為例說明:在二維空間表示為(ixl，ix2)，在三維空間表示為(ixl，ix2, ix3)。以圖例仿真兩區(qū)域在二維平面空間與三維立體空間的可能情況，若輸入影像為二維平面影像，如圖4所示，42為邊緣線，40與41分別為第二區(qū)域與第一區(qū)域示意圖。若輸入影像為三維立體影像，如圖3所示，32為邊緣線，30與31分別為第二區(qū)域與第一區(qū)域示意圖。以上范例展示本發(fā)明在維度擴充時之可行性，本發(fā)明不被限制于該范例提及的二維與三維兩種情況。
【【專利附圖】

【附圖說明】】
[0023]下面結(jié)合附圖和實施方式對本實用新型作進一步詳細的說明。
[0024]圖1A為含有車道之影像。
[0025]圖1B為圖1A經(jīng)邊緣偵測后獲得之角度分布圖。[0026]圖1C為圖1A之邊緣偵測結(jié)果。
[0027]圖1D為圖1A經(jīng)描繪邊緣走向之方法獲得的結(jié)果。
[0028]圖2A為含有QR code之二維條形碼的影像。
[0029]圖2B為圖2A經(jīng)邊緣偵測后獲得之角度分布圖。
[0030]圖2C為圖2A之邊緣偵測結(jié)果。
[0031]圖2D為圖2A對應(yīng)第一角度方向之邊緣偵測結(jié)果。
[0032]圖2E為圖2A對應(yīng)第二角度方向之邊緣偵測結(jié)果。
[0033]圖2F為S集合元素所對應(yīng)之角度值的直方圖統(tǒng)計結(jié)果。
[0034]圖2G為圖2A經(jīng)邊緣偵測后獲得之第一角度方向直方圖統(tǒng)計結(jié)果。
[0035]圖2H為圖2A經(jīng)邊緣偵測后獲得之第二角度方向直方圖統(tǒng)計結(jié)果。
[0036]圖21為圖2A經(jīng)描繪邊緣走向之方法獲得之第一角度方向結(jié)果。
[0037]圖2J為圖2A經(jīng)描繪邊緣走向之方法獲得之第二角度方向結(jié)果。
[0038]圖3為在二維度空間兩區(qū)域之關(guān)系不意圖。
[0039]圖4為在二維度空間兩區(qū)域之關(guān)系示意圖。
[0040]圖5為區(qū)域內(nèi)角度分布示意圖。
[0041]圖6為本發(fā)明之方法架構(gòu)流程圖。
[0042]圖7為在雜亂的邊緣中使用描繪邊緣走向之方法獲得的結(jié)果
[0043]圖8為取中位數(shù)方式的說明范例
[0044]主要組件符號說明:
[0045]10車道線11輸入影像之干擾物
[0046]12邊緣偵測留下之邊緣20 二維條形碼圖樣
[0047]21邊緣偵測留下之邊緣30第一區(qū)域
[0048]31第二區(qū)域32邊緣線
[0049]40第二區(qū)域41第一區(qū)域
[0050]42邊緣線80若干個角度值
[0051]81每一個角度值所對應(yīng)之位置82中間元素
[0052]83位置區(qū)間設(shè)定為土 I所包含之若干個位置
[0053]SI自動描繪對象邊緣走向之方法步驟I
[0054]S2自動描繪對象邊緣走向之方法步驟2
[0055]S3自動描繪對象邊緣走向之方法步驟3
[0056]S4自動描繪對象邊緣走向之方法步驟4
[0057]S5自動描繪對象邊緣走向之方法步驟5
[0058]S6自動描繪對象邊緣走向之方法步驟6
[0059]【【具體實施方式】】
[0060]本發(fā)明提出一種于一輸入影像中自動描繪邊緣走向之方法架構(gòu)，圖6為本發(fā)明自動描繪邊緣走向之方法流程圖。
[0061]實施例一
[0062]圖1A為含有車道之輸入影像，若影像為彩色時，可先將該彩色影像轉(zhuǎn)換為一灰階影像。圖1B與圖1C分別為圖1A經(jīng)步驟S2處理后所獲得之一角度分布圖(各角度值系以不同灰階值表現(xiàn))與一邊緣偵測結(jié)果(其白點群為邊緣所在位置)。該S2步驟是藉由一邊緣偵測方法，擷取該影像之邊緣坐標值、角度值，該邊緣偵測方法泛指可以獲得梯度方向(gradient)信息的方法,例如:Sobel、Prewitt、Roberts、Laplacian等習(xí)知邊緣偵測方法。
[0063]在此邊緣偵測方法以Sobel為例，其獲得若干個角度值Θ、邊緣強度值G的公式如下:
【權(quán)利要求】
1.一種描繪邊緣走向之方法,其特征在于該描繪邊緣走向之方法依序包含下列步驟: (a)輸入一影像； (b)執(zhí)行擷取若干個邊緣坐標值、角度值； (C)在該些邊緣坐標值中選取一起始點； (d)在該影像上定義一區(qū)域范圍為第一區(qū)域，該第一區(qū)域包含該起始點； (e)將對應(yīng)該第一區(qū)域內(nèi)的若干個角度值進行統(tǒng)計以獲得一主要角度值，后續(xù)以該主要角度值決定一第一角度篩選范圍，并以該第一角度篩選范圍對該第一區(qū)域進行角度篩選，以獲得一第一顯著角度(significant angular value)以及一第一指標； (f)根據(jù)步驟(e)獲得之該第一顯著角度在該影像上決定一探測點，接著定義一第二區(qū)域包含該探測點，并根據(jù)該第一顯著角度決定一第二角度篩選范圍，且該第二角度篩選范圍比該第一角度篩選范圍大，后續(xù)根據(jù)該第二角度篩選范圍對該第二區(qū)域進行角度篩選，以獲得一第二顯著角度以及一第二指標； (g)使用該第二顯著角度更新該第一角度篩選范圍，并對該第一區(qū)域進行角度篩選以更新該第一顯著角度； (h)根據(jù)步驟(g)獲得之該第一顯著角度決定一新起始點，且步驟(d)中之該起始點被該新起始點所取代； (i)重復(fù)執(zhí)行步驟(d)至(h)直到該第一指標或該第二指標低于一閥值時則停止執(zhí)行步驟。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該輸入影像系二維空間平面影像。
3.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該輸入影像系三維空間立體影像。
4.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該輸入影像系灰階影像。
5.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該輸入影像系彩色影像。
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，在執(zhí)行步驟(b)前，尚包括將該彩色影像轉(zhuǎn)換為一灰階影像。
7.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該擷取若干個邊緣坐標值、角度值系使用一邊緣偵測算法。
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，該邊緣偵測可以下列算法之一為之:Sobel、Prewitt、Roberts、Laplacian。
9.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該選取起始點的方式可以為下列之一: (1)選取邊緣強度較強的坐標點； (2)隨機選取任一坐標點； (3)手動選取任一坐標點。
10.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該第一區(qū)域與該第二區(qū)域為包含一定面積之二維幾何結(jié)構(gòu)。
11.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該第一區(qū)域與該第二區(qū)域為包含一定體積之三維幾何結(jié)構(gòu)。
12.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該主要角度值統(tǒng)計方式為直方圖統(tǒng)計取最大 mode。
13.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該第一顯著角度與該第二顯著角度之角度篩選方式可以為下列之一:直方圖統(tǒng)計取最大mode、取平均值、取中位數(shù)。
14.如權(quán)利要求13所述的方法，其特征在于，該中位數(shù)計算方式系取出符合條件的元素并排序，取其排序后之中間元素作為顯著角度，該條件包含下列:(1)角度值所對應(yīng)之坐標包含于區(qū)域內(nèi)；(2)該角度值亦包含于角度篩選范圍內(nèi)。
15.如權(quán)利要求13所述的方法，其特征在于，該中位數(shù)計算方式系取出符合條件的元素并排序，以排序后之中間元素的位置為中心建立一位置區(qū)間并擷取出該位置區(qū)間內(nèi)所包含之若干個角度值，將所獲得之若干個角度值加總?cè)∑淦骄?，該條件包含下列: (1)角度值所對應(yīng)之坐標包含于區(qū)域內(nèi)； (2)該角度值亦包含于角度篩選范圍內(nèi)。
16.如權(quán)利要求15所述的方法，其特征在于，該位置區(qū)間須小于排序的元素數(shù)量。
17.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該第一指標與該第二指標計算方式可以為下列之一: (1)直方圖統(tǒng)計角度并取最高mode的數(shù)量與最低mode的數(shù)量之差值除以最高mode的數(shù)量之比例值； (2)直方圖統(tǒng)計角度并取最高mode的數(shù)量除以所有統(tǒng)計角度數(shù)量之比例值。
18.如權(quán)利要求1所述的 方法，其特征在于，該第一顯著角度決定該探測點或該起始點系使用一坐標轉(zhuǎn)換。
19.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，該閥值為不大于I且大于O之實數(shù)值。
20.一種計算機可讀取儲存媒體，用以儲存一計算機可執(zhí)行之程序，其特征在于，該程序用以實現(xiàn)如權(quán)利要求1所述的方法。
21.一種電子機器，其特征在于包含權(quán)利要求第20項之計算機可讀取儲存媒體者。
【文檔編號】G06T11/00GK103996212SQ201310052212
【公開日】2014年8月20日 申請日期:2013年2月18日 優(yōu)先權(quán)日:2013年2月18日
【發(fā)明者】曾俊舜, 王榮華, 蔡姍錞, 林長德, 林巧偉, 王奕驊 申請人:威達電股份有限公司, 芯發(fā)威達電子(上海)有限公司