。
[0020] 3)按一定像素抽取间隔数p，选取下一个像素点，删除多余像点。全部选取点组成 的序列称为一阶边界点系列，可以下式表达：.Eerd贷= 其示意图见附图2所示。
[0021 ]第五步:二阶边界特征点序列提取算法 1) 一阶边界点系列中任取相邻2个一阶边界像素特征点开始，求取下一对像素边的偏 转角。由此逐点递推计算，可以取得一个连续偏转角序列，称为第一偏转角序列，其总点数 为见，可表示为以下形式：
三点偏转角的计算根据前后3点的像素坐标计算为已知方法。
[0022] 2)在第一偏角序列中寻找趋势变化点，作为二阶特征点，即二阶趋势变化点。算法 是:按照偏角左右(或正负值)小于一定幅度(称为临界偏转幅度，如10度)的点进行删除。当 检测到偏角左右(或正负值)大于临界偏转幅度，取该点为二阶趋势变化点。由此可得一个 二阶趋势变化边界点序列，其总数为N2，可表示为以下形式：:_Borf:er-2. = 愈.....m} 如附图3所示。
[0023] 根据不同的边界粗糙度，二阶趋势变化点序列中的点数可下降到一阶趋势变化点 序列中的总点数的1/5~1/10 4)对于偏角接近90度的点，作为直角备选点，直角检测可以帮助计算机识别图像中的 规则物体(如建筑物）。
[0024] 第六步:三阶边界特征点序列提取算法 1)任取相邻2个二阶边界特征点开始，求取对下一点的偏转角，循环进行，又能够取得 一个连续偏转角序列PJ-2: PI-2 = 三点偏转角的计算根据前后3点的像素坐标计算为已知方法。
[0025] 2)小偏角判断:按照偏角左右或正负小于10度进行删除二阶特征点。
[0026] 3)当检测到偏角左右或正负大于临界偏转角时，该点则作为三阶趋势变化点。由 此可得一个三阶趋势变化点序列：
如附图4所示，根据不同的边界粗糙度，三阶趋势变化点序列中的点数可下降到二阶趋 势变化点序列中的点数的1/3~1/5。基本可以达到趋势特征点在相片上的距离在30-50mm之 间。某些二值特征区块的边界简化为数十个像素特征点。
[0027] 第七步:偏差检测与算法调整:进行这种合并后的边界折线多边形与最初的栅格 边界(零阶边界点)存在的偏差，可以进行检测控制。若检测之后偏差较大，可以通过改变抽 取像素间隔、临界偏转角两个参数加以调整。具体算法在另作专利申请。
[0028] 以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作 过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的 普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手 段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施 本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请 的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作 出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效 果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具 体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
【主权项】
1. 一种路面二值图像的边缘矢量线提取算法，其特征在于，包括以下步骤： 1) 通过路面检测车获取路面的黑白数字图像； 2) 从黑白数字图像中提取病害区二值图块； 3) 通过二值图像的行扫描算法确定取值突变点，取得一个二值图斑的边界点坐标向量 和类型，对于只有一个图斑的简单二值图的零阶边界坐标序列提取： a. 自图像边缘任意取一点，按像素自左向右检测，若取值为0则为空白区，取值为1则为 二值图块的内部； b. 像素检测取值变化点坐标提取； c. 变化像素行号，同样算法可以取得下一个相邻的边界像素点坐标； d. 顺序填写零阶二值图斑边界点向量； e. 边界点类型判断:边缘像素点的主要特征是至少有一个方向的相邻像素的值变为0， 当一个方向为〇时一般为边点，2个方向为0时一般为角点，3个方向为0时则为尖点； 4) 取得二值图斑零阶边界点闭合坐标向量后，通过以下算法取得不同精度的最接近边 界矢量多边形： ① 根据零阶边界点向量提取一阶边界特征点序列算法； a. 根据实际像素代表的地面几何长度和像素比例尺确定一个像素代表的图像长度a; b. 零阶边界点向量第一点开始抽取样本点，像素间隔数取p，按此像素间隔数P抽取像 素点，删除多余像素点，全部抽取点组成一个新的边界点序列，称为一阶边界特征点序列， 其边界特征点个数减少为原来像素点的Ι/p，特征点平均像素距离扩大P倍为:d=p*a ; ② 根据一阶边界点序列提取二阶边界特征点序列的算法： a. 自一阶边界像素特征点序列中，任取相邻2边界点作为基点，根据三点坐标求取对 下一个像素边的偏转角，然后基点前移1点求取下一个点的偏转角； b. 由此逐点向前计算，可以取得一个连续偏角序列，称为第一偏转角序列； c. 在此序列中按照当检测到偏角左右或正负大于临界偏转幅度，取该点为二阶趋势 变化点，偏角左右或正负小于临界偏转幅度的点进行删除，产生一个新的趋势变化点序列， 称为二阶边界特征点序列； d. 对于偏角接近90度的点，作为直角备选点； ③ 根据二阶边界点序列提取三阶边界特征点序列的算法： a. 二阶边界点序列中，任取相邻2个二阶边界特征点开始，求取下一点的偏转角，基点 前移1个点，继续求取，以此继续可以取得第二个连续偏转角序列； b. 按照一阶边界点序列提取二阶边界特征点序列的算法，可以生成一个点数更少的 边界特征点序列，得到三阶边界特征点序列。2. 根据权利要求1所述的路面二值图像的边缘矢量线提取算法，其特征在于:在步骤2) 中，数字二值图块的边缘点像素提取采用边界像素点追踪法。3. 根据权利要求1所述的路面二值图像的边缘矢量线提取算法，其特征在于:在步骤3) 中，像素间隔数P为100~500。4. 根据权利要求1所述的路面二值图像的边缘矢量线提取算法，其特征在于:在步骤4) 中，临界偏转幅度为10度。5. 根据权利要求1所述的路面二值图像的边缘矢量线提取算法，其特征在于:在步骤5) 中，临界偏转幅度为10度。6. 根据权利要求2所述的路面二值图像的边缘矢量线提取算法，其特征在于:边界像素 点追踪法的步骤如下： a. 任意取一点，若取值为1，取值为1则为某二值图块的内部； b. 向左或向右横向检测取值变化点，该变化点即为边界追踪初始点； c. 下一个边界像素点的确定:边缘像素点的主要特征是至少有一个方向的相邻像素的 值变为〇,当一个方向为〇时一般为边点；2个方向为0时一般为角点；3个方向为0时则为尖 点，二值图像的边界像素提取算法，是通过以上规则识别连续边界点并统计边缘点总数算 法。7. 根据权利要求1所述的路面二值图像的边缘矢量线提取算法，其特征在于:还包括步 骤6)的偏差检测与算法调整。
【专利摘要】本发明公开了一种路面黑白图像的路面病害灰度异常区二值图的边缘矢量线提取算法。能够对经过图像处理后生成的二值化图斑的边界像素进行多逼近等级的矢量化边界多边形的自动提取。该算法具有边界逼近度可控，规律性强以及适用于计算机计算等优点。所提取的二值化图像边界的多边形数据可用于地理信息系统数据转换，地图自动编绘，包括在路面CCD图像病害区域的识别提取在内的图像自动识别，以及遥感图像的光谱特征区范围识别等方面。
【IPC分类】G06K9/34, G06K9/46, G06T7/00
【公开号】CN105469094
【申请号】CN201510841640
【发明人】冯晓
【申请人】重庆交通大学
【公开日】2016年4月6日
【申请日】2015年11月28日