专利名称：基于活动轮廓的物品自动检查系统和方法
技术领域：
本发明涉及基于图像识别的物品自动检査技术领域，具体涉及基于活动轮廓(C-V)的 物品自动检査系统和方法。
背景技术：
目前，海关、民航、铁路和公路等部门对旅客所携带的行李物品进行安全检査时，广泛 采用的设备是x射线安全检查系统。该系统对检查物品做检査，采取人工观察的方法。这种
方法工作效率低，存在主观因素的干扰，容易出现人为的错误。
另外，为了防止植物危险性有害生物传入我国，保护我国水果生产安全和人体健康，根 据《中华人民共和国进出境动植物检疫法》和《进境水果检疫管理办法》中的规定，境外新 鲜水果及茄科蔬菜中的番茄、茄子、辣椒必须经过检疫才能进入境内。伴随着海关建设规模 的越来越大、人流量越来越大，信息智能化在海关越来越广泛的应用，安全检查也正在向智
能化和人性化的方向发展；若在海关检查水果、蔬菜时，仍然采用上述人工观察的方法，则 效率和准确率将会更低。
本发明提供一种基于活动轮廓的物品自动检査系统，该系统中利用图像识别的物品自动 检查技术可以取代人工观察和人工判断，能够达到节省人力的目的，同时该系统数据处理能 力强大。本发明适用于海关、民航、铁路和公路等部门对旅客所携带的行李物品进行安全检 査。应用在海关部门入境水果的安全检査时，能够自动检查过往海关的物品中是否含有入境 水果，并及时地得出结论，给海关检查人员提供了非常大的方便。
发明内容
本发明的首要目的是在于克服现有技术的缺点和不足，提供一种基于活动轮廓的物品自 动检査系统，该系统数据处理能力强大，工作稳定，节省人力。
本发明的另一目的是提供一种基于活动轮廓的物品自动检査方法。
本发明的首要目的通过下述技术方案实现基于活动轮廓的物品自动检査系统，其特征
在于包括依次连接的系统终端、扫描模块、图像重建模块、图像处理分析模块、判断模块，其中判断模块还与系统终端连接；所述图像处理分析模块为利用哈夫(Hough)变换对重建 的图像进行处理分析、定位初始轮廓，再利用活动轮廓模型对轮廓进行提取，并且将分析结 果反馈给判断模块的图像处理分析模块。 所述扫描模块为X射线扫描模块。
本发明的另一目的通过下述技术方案实现基于活动轮廓的物品自动检査方法，其特征 在于包括以下步骤步骤l，对物品进行扫描；步骤2，根据扫描数据进行图像重建，并且将 重建图像存储；歩骤3,利用哈夫变换对重建的图像进行处理分析、定位初始轮廓，并利用 活动轮廓模型对目标轮廓进行提取，得出分析结果；步骤4,对分析结果进行判断，得出检 査结论。
所述步骤3在利用哈夫变换对重建的图像进行处理分析、定位初始轮廓时，以一确定几 何形状作为物品的先验形状。
作为本发明的一个优选方案，所述确定几何形状为椭圆，步骤3包括以下步骤步骤31, 利用仿射变换将图像中类椭圆型变换成椭圆型；步骤32，利用哈夫变换对重建的图像进行处 理分析、定位初始轮廓；步骤33，利用活动轮廓模型提取目标轮廓；步骤34，将获得的目标 轮廓与已知的物品形状进行对比，得出分析结果。
所述步骤32为首先利用哈夫变换实现从图像空间到椭圆描述参数空间的映射，然后在 参数空间中进行峰值检测提取椭圆参数。
相对于现有技术，本发明具有以下有益效果
(1) 、本发明适用于海关、民航、铁路和公路等部门对旅客所携带的行李物品进行安全 检查。应用在海关部门入境水果的安全检查时，能够fi动检查过往海关的物品中是否含有入 境水果，并及时地得出结论，给海关检查人员提供了非常大的方便。
(2) 、本发明不仅具有强大的数据处理能力，检查速度快，而且便于维护和升级。
(3) 、本发明工作稳定，节省人力，并且信息容易存储，处理过程透明度高，信息能够 及时地给予反馈，效率高。
图1是本发明系统的硬件结构图2是本发明基于活动轮廓的物品自动检査方法的流程框图。
具体实施例方式
5下面结合实例及附图，以海关检査水果为例，对本发明做进一歩地详细说明，但本发明 的实施方式不限于此。
图1所示是本发明系统的硬件结构图。由图1可知，本发明包括依次连接的系统终端、 扫描模块、图像重建模块、图像处理分析模块、判断模块，其中判断模块还与系统终端连接。 扫描模块为X射线扫描模块，采用X光机扫描物品；图像重建模块利用扫描模块所得的扫描 数据，进行图像重建；图像处理分析模块应用活动轮廓的方法对重建图像进行处理分析，并 且将分析结果反馈给判断模块；判断模块对分析结果进行判断，得出物品中是否含有水果的 结论，同时将物品中是否含有水果的结论反馈给系统终端，系统终端根据反馈结果迅速采取 措施。 ，
图2是本发明基于活动轮廓的海关水果自动检査方法的流程框图，本系统工作过程包括
下述步骤
(1) 、系统启动后，系统终端负责调度并完成扫描模块、图像重建模块、图像处理分析 模块、判断模块和系统终端的自检。
(2) 、扫描模块开始运作后，对经过传送带的物品依次进行扫描。
(3) 、图像重建模块将扫描数据进行图像重建，并且将重建图像存储。
(4) 、图像处理分析模块利用哈夫(Hough)变换对重建的图像进行处理分析，定位初 始轮廓，并利用活动轮廓(C-V)模型对目标轮廓进行提取；然后将分析结果传输给判断模 块。哈夫(Hough)变换方法是利用图像全局特性而直接检测目标轮廓，即可将边缘像素连 接起来组成区域封闭边界的一种常见方法。
在本实施例中，首先假设水果形状近似椭圆形，利用图像上水果轮廓近似椭圆形的先验 形状知识，先用哈夫(Hough)变换自动定位水果的初始轮廓，然后在活动轮廓(C-V)模型 基础上，结合水果的形状约束对其轮廓进行自动分割。具体包括以下步骤
A、 图像预处理
利用仿射变换将图像中类椭圆型变换成椭圆型。仿射变换是平行射影链，主要代表图形 在尺度、伸縮、旋转、扭曲等方面的几何变换。它改变了图形的距离和角度，但是不改变图
形的如下性质同素性、接合性、两直线的平行性、共线三点的简比、两平行线段或共线线
段的比、任意两个对应多边形面积的比、任意两条对应封闭凸曲线所围成的面积的比。类椭 圆型与椭圆型只是在长轴和短轴存在差别，因此可以利用仿射变换将类椭圆型变换成椭圆型， 同时又不改变图形的性质。
B、 利用哈夫(Hough)变换对重建的图像进行处理分析、定位初始轮廓首先利用哈夫(Hough)变换实现从图像空间到椭圆描述参数空间的映射，然后在参数 空间中进行峰值检测提取椭圆参数。 二次曲线一般方程可表示为 x2+2~ + Cy+2￡)x + 2￡_v + F = 0 (1)
其中O，力为图像空间坐标，5，C，化&F是曲线的参数，当满足-卩2-C<0 (2) 则二次曲线为椭圆。
由于椭圆参数方程有5个未知数，故用哈夫(Hough)变换检测椭圆时需随机采样5个 点，由式(1)可以得到5个方程，由这5个方程构成方程组，求解该方程组，若有解且满足 式(2)，则对该解进行累积。
基本步骤如下
(a) 、设E为图像空间的边缘点集，P为参数空间的参数单元集；
(b) 、从E中随机采样5点，计算5点所确定的二次曲线参数P。若满足式(2)，则对参 数单元集P进行搜索，若存在参数&，与尸。的误差在容许范围之内，则将参数P",的计数值化， 加l,并将参数《,更新；如果不存在符合上述条件的参数&，则在参数空间户中插入新的参
(c) 、当参数i^的计数值A,达到指定阈值T时，该参数对应的椭圆即成为候选椭圆；
(d) 、判断该候选椭圆是否为真实椭圆，若满足条件，则检测成功；否则，从P中去掉 该参数，继续重复歩骤(a) ， (b)， (c)进行检测，直到边缘点集E检测完毕。
(e) 、将找到的初始轮廓记为C。。
C、利用活动轮廓(C-V)模型提取目标轮廓
活动轮廓模型是把图像目标轮廓检测问题转化为能量函数优化问题的模型，而能量函数 优化的每一步对应着图像空间中的一条闭合曲线的每一次演化。C-V模型是活动轮廓模型中 的一种，其特点在于抗噪声能力强。C-V模型的能量函数定义为
<formula>formula see original document page 7</formula>其中，c,和^分别是指图像/在目标轮廓演化曲线C的内部和外部的像素平均值。 /^0，v^0,;ij,/12 >0是固定的参数。
上述活动轮廓模型是基于区域特征，克服传统模型利用图像梯度检验目标边界的缺点， 同时此模型的优点还在于曲线的演化结果不依赖于初始轮廓的位置。
以哈夫(Hough)变换获得的C。为初始轮廓，进行曲线演化。当能量达到最小值时，曲
线演化也将停止，从而获得表示目标轮廓的演化曲线C。 D、轮廓对比
将获得的目标轮廓C与已知的水果形状进行对比，确定被检物品是否含有水果，具体是 哪一种水果。
(5) 、判断模块接收图像处理分析模块传送的分析结果，对数据进行判断，得出物品是 否含有水果的结论，并且将结论反馈给系统终端。
(6) 、系统终端根据判断模块反馈的结论，采取相应的措施。若检査到有水果，则人工 处理；若没有水果，则通过检査。
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权利要求
1.基于活动轮廓的物品自动检查系统，其特征在于包括依次连接的系统终端、扫描模块、图像重建模块、图像处理分析模块、判断模块，其中判断模块还与系统终端连接；所述图像处理分析模块为利用哈夫变换对重建的图像进行处理分析、定位初始轮廓，再利用活动轮廓模型对轮廓进行提取，并且将分析结果反馈给判断模块的图像处理分析模块。
2. 根据权利要求l所述的基于活动轮廓的物品自动检査系统，其特征在于所述扫描模 块为X射线扫描模块。
3. 基于活动轮廓的物品自动检査方法，其特征在于包括以下步骤 步骤l，对物品进行扫描；步骤2，根据扫描数据进行图像重建，并且将重建图像存储；步骤3，利用哈夫变换对重建的图像进行处理分析、定位初始轮廓，并利用活动轮廓模 型对目标轮廓进行提取，得出分析结果；步骤4，对分析结果进行判断，得出检查结论。
4. 根据权利要求3所述的基于活动轮廓的物品自动检査方法，其特征在于所述步骤3 在利用哈夫变换对重建的图像进行处理分析、定位初始轮廓时，以一确定几何形状作为物品 的先验形状。
5. 根据权利要求4所述的基于活动轮廓的物品自动检查方法，其特征在于所述确定几 何形状为椭圆，步骤3包括以下步骤步骤31，利用仿射变换将图像中类椭圆型变换成椭圆型；步骤32，利用哈夫变换对重建的图像进行处理分析、定位初始轮廓；步骤33，利用活动轮廓模型提取目标轮廓；步骤34，将获得的目标轮廓与己知的物品形状进行对比，得出分析结果。
6. 根据权利要求5所述的基于活动轮廓的物品自动检查方法，其特征在于所述步骤32为首先利用哈夫变换实现从图像空间到椭圆描述参数空间的映射，然后在参数空间中迸行峰值检测提取椭圆参数。
7. 根据权利要求5所述的基于活动轮廓的物品自动检查方法，其特征在于所述步骤33的活动轮廓模型的能量函数定义为<formula>formula see original document page 2</formula>其中，A20，r20，A，;^〉0, q和6分别指图像/在目标轮廓演化曲线C的内部和外部的像素 平均值。
全文摘要
本发明提供一种基于活动轮廓的物品自动检查系统，包括依次连接的系统终端、扫描模块、图像重建模块、图像处理分析模块、判断模块，其中判断模块还与系统终端连接；所述图像处理分析模块为利用哈夫变换对重建的图像进行处理分析、定位初始轮廓，再利用活动轮廓模型对轮廓进行提取，并且将分析结果反馈给判断模块的图像处理分析模块。本发明还涉及基于活动轮廓的物品自动检查方法。本发明数据处理能力强，节省人力，并且信息容易存储，处理过程透明度高，信息能够及时地给予反馈。
文档编号G06K9/46GK101576378SQ20091004026
公开日2009年11月11日 申请日期2009年6月16日 优先权日2009年6月16日
发明者周智恒, 曾德炉, 肖志勇, 谢胜利 申请人:华南理工大学