一种图像中斑点区域提取方法和装置制造方法
【专利摘要】本申请提供一种图像中斑点区域提取方法，包括：获取图像中符合第一条件的连通区域；将所述连通区域进行聚合，获取互不相交的候选区域，其中：处于同一候选区域的连通区域满足：对任一第一连通区域，其所在的候选区域中至少存在一个第二连通区域，所述第一连通区域和第二连通区域满足第二条件；判断所述候选区域是否满足第三条件，如果满足，则所述候选区域为斑点区域。本申请还提供一种图像中斑点区域提取装置。本申请算法简化，提取速度更快。
【专利说明】一种图像中斑点区域提取方法和装置
【技术领域】
[0001]本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像中斑点区域提取方法和装置。
【背景技术】
[0002]斑点是一种常见的纹理结构，在自然界会出现在岩石、动物毛皮上。斑点图案往往代表了天然、自由、活泼、野性，深受人们的喜爱，由此也大量出现在人造商品中，例如衣服、布艺制品、箱包等。因而许多图片，包括大量商品展示图片，都包含有斑点图案。图1是一些包含了斑点图案的图片的例子。
[0003]斑点区域的提取和识别，有助于更准确地分割图像，从而提取和识别图片中的物体；同时也有助于深入分析图像中物体的属性，例如通过分析图像中的商品是否包含豹纹，有助于分析衣服的图案、款式，从而进行有效的商品款式推荐等。
[0004]传统的斑点识别都基于图像纹理分析、切割和识别。该类方法，首先在多尺度上提取每个像素点的纹理特征,常用的纹理特征包括LBP (Local Binary Pattern,局部二值模式)、HoG (Histogram of Gradient,方向梯度直方图)、Texton等。然后将纹理特征相似、且空间连续的像素点聚合，形成多个相似纹理聚合区域。常用的区域聚合的方法包括分水岭、Graphcut等。或者寻找像素点间纹理差异较大或者突变的位置，进行区域切割。常用的区域切割方法包括Canny、高斯拉普拉斯零交叉点等。最后用事先学习好的纹理分类模型对纹理区域进行分类，纹理类型中包括有斑点，常用的分类包括聚类、决策树等。或者直接判定纹理区域是否是斑点区域，常用的判定方法包括SVM(Support Vector Machine,支持向量机)、Adaboost等。
[0005]传统的方法都是将斑点当成一种纹理来处理，所谓的纹理，在图像识别中，是指图像中像素点间关系。纹理只在指定尺度下衡量才有意义，所以，首先确定一个尺度，然后在该尺度下提取纹理特征，最后对这些像素点的纹理特征进行切割和识别。
[0006]然而，斑点被当作纹理来处理，很多情况下并不合理。其一，斑点的大小、间距在不同的图像中差别很大，而只有在合适的尺度下，提取的像素纹理特征才能准确地表征斑点，因此需要多尺度地来提取纹理特征，并在不同尺度的特征下分别进行切割和识别，这样才可能在某个尺度上正确地提取和识别斑点区域。但是如何选择合适的尺度，不同尺度间的纹理特征如何量化，将成为新的难题。其二，单个像素点其实并不是描述斑点最好的基本单位，以像素为单位进行分割，很有可能把处在区域边缘的斑点块切成两半。
【发明内容】
[0007]本申请要解决的技术问题是提供一种图像中斑点区域提取方法和装置，简化斑点区域提取方法，提高斑点区域提取速度。
[0008]为了解决上述技术问题，本申请提供了一种图像中斑点区域提取方法，包括:
[0009]获取图像中符合第一条件的连通区域；
[0010]将所述连通区域进行聚合，获取互不相交的候选区域，其中:处于同一候选区域的连通区域满足:对任一第一连通区域，其所在的候选区域中至少存在一个第二连通区域，所述第一连通区域和第二连通区域满足第二条件；
[0011]判断所述候选区域是否满足第三条件，如果满足，则所述候选区域为斑点区域。
[0012]上述方法还可具有以下特点:对每个斑点区域，提取所述斑点区域的所有连通区域的外接多边形作为该斑点区域的轮廓。
[0013]上述方法还可具有以下特 点:所述第一条件包括如下之一或其组合:
[0014]所述连通区域的区域拟合矩形的面积与所述图像的面积的比值小于第一阈值；所述连通区域的区域拟合矩形的长宽比小于第二阈值；
[0015]其中，O <第一阈值< 1，所述第二阈值> O。
[0016]上述方法还可具有以下特点:所述第二条件包括如下之一或其组合:
[0017]所述第一连通区域的区域拟合矩形与所述第二连通区域的区域拟合矩形的长的比值小于第三阈值，所述第一连通区域的区域拟合矩形与所述第二连通区域的区域拟合矩形的宽的比值小于第四阈值；
[0018]所述第一连通区域的前景颜色与所述第二连通区域的前景颜色的差异小于第五阈值，所述第一连通区域的背景颜色与所述第二连通区域的背景颜色的差异小于第六阈值；
[0019]所述第一连通区域的区域拟合矩形的中心和所述第二连通区域的中心的距离，与所述第一连通区域的区域拟合矩形和所述第二连通区域的区域拟合矩形的宽度和的比值小于第七阈值；
[0020]所述第三阈值> 0，所述第四阈值> 0，所述第五阈值> 0，所述第六阈值> 0，所述第七阈值> O。
[0021]上述方法还可具有以下特点:按如下方式获取所述互不相交的候选区域:
[0022]将所述连通区域中的每个连通区域作为图论中图上的一个顶点，将满足所述第二条件的连通区域所对应的顶点相连；
[0023]查找所述图论中图的顶点个数超过第八阈值的连通分量，将同一个连通分量上各个顶点对应的连通区域作为一个候选区域，所述第八阈值> O。
[0024]上述方法还可具有以下特点:所述判断所述候选区域是否满足第三条件，如果满足，则所述候选区域为斑点区域包括:
[0025]确定所述候选区域的主方向；
[0026]对所述候选区域中的连通区域，按所述主方向进行分行，且满足:每行的连通区域个数不小于第九阈值，同一行中的任意两个连通区域的区域拟合矩形的中心的连线方向与所述主方向的差异小于第十阈值；
[0027]如果所述候选区域中不处于所述行中的连通区域的数目与所述候选区域中连通区域的总数目的比值大于第十一阈值，所述候选区域为斑点区域；
[0028]所述第九阈值> 0，所述第十阈值> 0，0 <第^^一阈值< I。
[0029]上述方法还可具有以下特点:所述确定所述候选区域的主方向包括:
[0030]对所述候选区域中满足第四条件的任意两个连通区域，计算所述两个连通区域的中心连线的方向角度；所述第四条件包括:所述两个连通区域的区域拟合矩形的中心的距离，与所述两个连通区域的宽度和的比值小于第七阈值；所述第七阈值> O ;[0031]根据所述候选区域中所得的各所述方向角度确定所述候选区域的主方向。
[0032]上述方法还可具有以下特点:根据所述候选区域中所得的各所述方向角度确定所述候选区域的主方向包括:
[0033]将个数最多的方向角度作为所述候选区域的主方向；或者，将个数最多的方向角度作为峰值角度，将与所述峰值角度相差小于第十二阈值的各方向角度与所述峰值角度取平均值，获得平均角度，将所述平均角度作为所述候选区域的主方向，所述第十二阈值> O。
[0034]本申请还提供一种图像中斑点区域提取装置，包括:
[0035]连通区域确定单元，用于获取图像中符合第一条件的连通区域；
[0036]候选区域确定单元，用于将所述连通区域进行聚合，获取互不相交的候选区域，其中:处于同一候选区域的连通区域满足:对任一第一连通区域，其所在的候选区域中至少存在一个第二连通区域，所述第一连通区域和第二连通区域满足第二条件；
[0037]判断单元，用于判断所述候选区域是否满足第三条件，如果满足，则所述候选区域为斑点区域。
[0038]上述装置还可具有以下特点，所述装置还包括:
[0039]提取单元，用于对每个斑点区域，提取所述斑点区域的所有连通分量的外接多边形作为该斑点区域的轮廓。
[0040]上述装置还可具有以下特点，所述第一条件包括如下之一或其组合:
[0041]所述连通区域的区域拟合矩形的面积与所述图像的面积的比值小于第一阈值；所述连通区域的区域拟合矩形的长宽比小于第二阈值；
[0042]其中，O <第一阈值< 1，所述第二阈值> O。
[0043]上述装置还可具有以下特点，所述第二条件包括如下之一或其组合:
[0044]所述第一连通区域的区域拟合矩形与所述第二连通区域的区域拟合矩形的长的比值小于第三阈值，所述第一连通区域的区域拟合矩形与所述第二连通区域的区域拟合矩形的宽的比值小于第四阈值；
[0045]所述第一连通区域的前景颜色与所述第二连通区域的前景颜色的差异小于第五阈值，所述第一连通区域的背景颜色与所述第二连通区域的背景颜色的差异小于第六阈值；
[0046]所述第一连通区域的区域拟合矩形的中心和所述第二连通区域的中心的距离，与所述第一连通区域的区域拟合矩形和所述第二连通区域的区域拟合矩形的宽度和的比值小于第七阈值；
[0047]所述第三阈值> 0，所述第四阈值> 0，所述第五阈值> 0，所述第六阈值> 0，所述第七阈值> O。
[0048]上述装置还可具有以下特点，所述候选区域确定单元按如下方式获取所述互不相交的候选区域:
[0049]将所述连通区域中的每个连通区域作为图论中图上的一个顶点，将满足所述第二条件的连通区域所对应的顶点相连；
[0050]查找所述图论中图的顶点个数超过第八阈值的连通分量，将同一个连通分量上各个顶点对应的连通区域作为一个候选区域，所述第八阈值> O。
[0051]上述装置还可具有以下特点，所述判断单元包括:主方向确定模块、行提取模块和判断模块，其中:
[0052]所述主方向确定模块用于:确定所述候选区域的主方向；
[0053]所述行提取模块用于:对所述候选区域中的连通区域，按所述主方向进行分行，且满足:每行的连通区域个数不小于第九阈值，同一行中的任意两个连通区域的区域拟合矩形的中心的连线方向与所述主方向的差异小于第十阈值；
[0054]所述判断模块用于:判断所述候选区域中不处于所述行中的连通区域的数目与所述候选区域中连通区域的总数目的比值大于第十一阈值时，所述候选区域为斑点区域；
[0055]所述第九阈值> 0，所述第十阈值> 0，0 <第^^一阈值< I。
[0056]上述装置还可具有以下特点，所述主方向确定模块确定所述候选区域的主方向包括:
[0057]对所述候选区域中满足第四条件的任意两个连通区域，计算所述两个连通区域的中心连线的方向角度；所述第四条件包括:所述两个连通区域的区域拟合矩形的中心的距离，与所述两个连通区域的宽度和的比值小于第七阈值；所述第七阈值> O ;
[0058]根据所述候选区域中所得的各所述方向角度确定所述候选区域的主方向。
[0059]上述装置还可具有以下特点，所述主方向确定模块根据所述候选区域中所得的各所述方向角度确定所述候选区域的主方向包括:
[0060]将个数最多的方向角度作为所述候选区域的主方向；或者，将个数最多的方向角度作为峰值角度，将与所述峰值角度相差小于第十二阈值的各方向角度与所述峰值角度取平均值，获得平均角度，将所述平均角度作为所述候选区域的主方向；所述第十二阈值>O0
[0061]本申请包括以下优点:
[0062]1、本申请中，每个斑点块作为一个连通分量，是基于区域的方法中的最小单位，因此不会发生单个斑点块被切成两半的情况。
[0063]2、本申请提供的斑点区域提取方法，能够获得每个连通分量的拟合区域的尺度，以及连通分量之间的距离，因此可以根据这些信息选择合适的尺度，而不需要尝试所有的尺度。
[0064]3、本申请基于区域提取斑点的方法相对于现有技术中基于纹理提取斑点区域的方式，算法更为简化，斑点区域的提取速度更快。
[0065]当然，实施本申请的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
【专利附图】
【附图说明】
[0066]图1是斑点图像示意图；
[0067]图2是本申请实施例斑点区域提取方法流程图；
[0068]图3是本申请应用实例示意图一；
[0069]图4是本申请应用实例示意图二 ；
[0070]图5是 本申请应用实例示意图三；
[0071]图6是本申请应用实例示意图四；
[0072]图7是本申请应用实例示意图五；
[0073]图8是本申请应用实例不意图六；[0074]图9是本申请实施例斑点提取装置框图。
【具体实施方式】
[0075]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本申请的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
[0076]另外，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
[0077]从大量图像分析发现，斑点除了有纹理属性之外，还有明显的区域属性。本申请从区域的角度来提取和识别斑点，实现了更高效且准确的斑点识别。基于区域的方法，首先会从图像上提取若干连通分量，然后分析连通分量本身的属性和相互之间的关系，然后聚合出斑点区域。
[0078]本申请从区域的角度来提取斑点区域，输入是连通分量。从连通分量本身的属性和连通分量之间的排列，这两个方面来过滤和切分出斑点区域。
[0079]在图论中，如果其中的任何两个点之间都存在一条路径，并且它们都不和子图之外的点相连，这样的子图被称为连通分量。在数字图像中，对于一个像素点集，如果其中的任何两个像素点之间，都存在一条由像素点集内的像素点序列组成的路径连接，那么这个像素点集构成了连通分量。在介绍本申请的流程中，会同时出现数字图像中的连通分量和图论中的连通分量，为了不引起混淆，下文中用连通区域来表示数字图像中的连通分量，用连通分量来代表图论中的连通分量。
[0080]本申请实施例提供一种图像中斑点区域的提取方法，如图2所示，包括:
[0081]步骤101，获取图像中符合第一条件的连通区域；
[0082]步骤102，将所述连通区域进行聚合，获取互不相交的候选区域，其中:处于同一候选区域的连通区域满足:对任一第一连通区域，其所在的候选区域中至少存在一个第二连通区域，所述第一连通区域和第二连通区域满足第二条件；
[0083]步骤103，判断所述候选区域是否满足第三条件，如果满足，则所述候选区域为斑点区域。
[0084]在本实施例的一种备选方案中，所述方法还包括:
[0085]步骤104，对每个斑点区域，提取所述斑点区域的所有连通区域的外接多边形作为该斑点区域的轮廓。
[0086]本申请提供的斑点区域提取方法，每个斑点块作为一个连通分量，是基于区域的方法中的最小单位，因此不会发生单个斑点块被切成两半的情况。另外，本申请提供的斑点区域提取方法，能够获得每个连通分量的拟合区域的尺度，以及连通分量之间的距离，因此可以根据这些信息选择合适的尺度，而不需要尝试所有的尺度。而且，本申请相对于现有技术中基于纹理提取斑点区域的方式，算法更为简化，斑点区域的提取速度更快。
[0087]在本实施例的一种备选方案中，所述第一条件包括如下之一或其组合:
[0088]A:所述连通区域的区域拟合矩形的面积与所述图像的面积的比值小于第一阈值；B:所述连通区域的区域拟合矩形的长宽比小于第二阈值。
[0089]其中，O <第一阈值< 1，所述第二阈值> 0，比如，所述第一阈值为5%，所述第二阈值为2.5。
[0090]当第一条件同时包括上述两个子条件A，B时，可以通过第一条件把面积过大或者长宽比过大的连通区域给滤除。当然，第一条件也可以根据需要设定为其他条件，用来提取特定的区域。本申请对此不作限定。
[0091]在本实施例的一种备选方案中，所述第二条件包括如下之一或其组合:
[0092]所述第一连通区域的区域拟合矩形与所述第二连通区域的区域拟合矩形的长的比值小于第三阈值，所述第一连通区域的区域拟合矩形与所述第二连通区域的区域拟合矩形的宽的比值小于第四阈值；其中，所述第三阈值> 0，所述第四阈值> 0，所述第三阈值可与第四阈值相同，比如，所述第三阈值为2.5，所述第四阈值为2.5。
[0093]所述第一连通区域的前景颜色与所述第二连通区域的前景颜色的差异小于第五阈值，所述第一连通区域的背景颜色与所述第二连通区域的背景颜色的差异小于第六阈值；颜色差异可根据多种方法衡量，比如各颜色对应的色号差异等等。所述第五阈值> 0，所述第六阈值> 0，所述第五阈值可与第六阈值相同。
[0094]所述第一连通区域的区域拟合矩形的中心与所述第二连通区域的中心的距离，与所述第一连通区域的区域拟合矩形与所述第二连通区域的区域拟合矩形的宽度和的比值小于第七阈值。所述第七阈值> 0，比如，第七阈值=2.5。
[0095]属于同一块斑点区域的连通区域之间通常满足一定的属性，比如(距离通常很接近，前景颜色、背景颜色、大小也相近等等)。可以通过先判断两个连通区域在以上属性上是否相近，如果相近则可认为它们是属于同一块候选斑点区域，再把它们聚合成多块斑点区域。当然，第二条件也可以根据需要设定为其他条件。
[0096]如果把连通区域看作图论中图上的顶点，把两个连通区域属于同一候选斑点区域看作两个顶点的边，那么一个候选斑点区域就等于图上的一个连通分量。这可以保证两候选区域之间不包含相同的连通区域。
[0097]该备选方案中，一种获取互不相交的候选区域的方法如下:
[0098]将所述连通区域中的每个连通区域作为图论中图上的一个顶点，将满足所述第二条件的连通区域所对应的顶点相连；把每个剩余的连通区域作为图论中图上的顶点。依次比较两个连通区域，判断两者是否属于同一候选区域(通过是否满足第二条件判断)。如果属于同一候选区域，则两顶点有一条边相连。符合第一条件的连通区域均需要两两进行比较。
[0099]查找图论中图的顶点个数超过第八阈值的连通分量，将同一个连通分量上各个顶点对应的连通区域作为一个候选区域。图论中的连通分量中的顶点代表了图像中属于该候选区域的连通区域。所述第八阈值> 0，比如所述第八阈值为8。
[0100]上述候选区域的获取方法仅为一种实例，可以采取其他方式获取候选区域。
[0101]在本实施例的一种备选方案中，可以根据行排列的杂乱度判定每块候选区域是否是斑点区域。具体的，所述判断所述候选区域是否满足第三条件，如果满足，则所述候选区域为斑点区域包括:
[0102]确定所述候选区域的主方向；
[0103]对所述候选区域中的连通区域，按所述主方向进行分行，且满足:每行的连通区域个数不小于第九阈值，同一行中的任意两个连通区域的区域拟合矩形的中心的连线方向与所述主方向的差异小于第十阈值；所述第九阈值> O，所述第十阈值> O，比如，第九阈值可取值为5，第十阈值可取值为10°。
[0104]如果所述候选区域中不处于所述行中的连通区域的数目与所述候选区域中连通区域的总数目的比值大于第十一阈值，则所述候选区域为斑点区域。其中，O <第十一阈值< 1，比如，第十一阈值取值为0.5。
[0105]符合单个连通分量条件的类似区域还有很多种，比如文字区域、波点区域等。因此对于每个候选区域中，还会分析连通区域之间的排列情况。文字区域、波点区域等其排列整齐的，能切割出内部紧密、外部平行的多个行，而斑点的排列往往是杂乱无序的。因此通过区域内连通区域间的行排列杂乱情况，就能够区分出斑点和其他类型的图案。
[0106]对斑点区域进行分行时，部分连通区域能够成为一行，部分连通区域无法成为一行(因为同一行的连通区域要满足该行中的任意两个连通区域的区域拟合矩形的中心的连线方向与所述主方向的差异小于第十阈值，且该行的连通区域个数不小于第九阈值)，因此，不能成为行(即不处于行中的连通区域)的个数与候选区域中的连通区域的总数目的比值可以衡量杂乱度。
[0107]该备选方案中，通过寻找区域内最可能的行排列，统计不符合该行排列的连通区域所占的比例，该比例就代表了该候选区域的行排列杂乱度。最后对杂乱度取阈值，超过该阈值的被认为是斑点区域。
[0108]在本实施例的一种备选方案中，所述确定所述候选区域的主方向包括:
[0109]对所述候 选区域中满足第四条件的任意两个连通区域，计算所述两个连通区域的中心连线的方向角度；所述第四条件包括:所述两个连通区域的区域拟合矩形的中心距离，与所述两个连通区域的宽度和的比值小于第七阈值；这样，每两个满足所述第四条件的连通区域获得一个方向角度；
[0110]根据所述候选区域中所得的各所述方向角度确定所述候选区域的主方向。
[0111]在本实施例的一种备选方案中，根据所述候选区域中所得的各所述方向角度确定主方向包括:
[0112]将个数最多的方向角度作为所述候选区域的主方向；或者，将个数最多的方向角度作为峰值角度，将与所述峰值角度相差小于第十二阈值的各方向角度与所述峰值角度取平均值，获得平均角度，将所述平均角度作为所述候选区域的主方向，所述第十二阈值> 0，
如，第十二阈值可取值为5°。
[0113]在本实施例的一种备选方案中，采用最大团的全局最优方法提取组中所有的行。对候选区域中的连通区域，按主方向分成多个行包括:
[0114]A)构建行排列图。
[0115]行排列图中的顶点代表连通区域，行排列图中的边代表这两个连通区域是否属于同一行，行排列图中的边没有方向也没有权重。判断两个连通区域属于同一行的标准是:两个连通区域之间连线的方向与候选区域主方向一致。
[0116]B)找出行排列图上的所有顶点个数超过第九阈值的最大团(maximal cliques),每个最大团即代表了其中的连通区域所组成的行。不在这些最大团中的顶点，它们代表的连通区域即是不符合该行排列的连通区域。在图论中，如果一个子图中任何两个顶点都相连，那么这个子图就被称为团(clique)。最大团(maximal clique)就是无法再加入一个顶点，使得该子图仍然为团的团。一个图中可能有多个maximal clique。
[0117]本申请实施例中涉及到的各阈值可根据需要设定，或者根据经验设定。比如，通过使用包括斑点区域的图片进行学习，人工标注半点区域和非半点区域，进行多种实验，记录区分斑点区域和非斑点区域准确率最高时各阈值的取值，作为后续进行斑点区域提取时使用的阈值；对不同类型的斑点区域，可以改变阈值，等等。
[0118]在本实施例的一种备选方案中，如果预知图像是斑点区域，只是为了提取斑点区域的位置，则也可以只执行步骤101，102，104，而不需要判断杂乱度。
[0119]下面通过一个应用实例进一步说明本申请。
[0120]图3是需要进行斑点区域提取的原图，本申请实施例提供的斑点区域提取方法包括:
[0121]步骤201，获取图像中符合第一条件的连通区域；
[0122]图4是提取的全部连通区域的示意图，其中包括了斑点、文字等其它区域。图5是经过过滤之后的连通区域，即满足第一条件的连通区域。
[0123]步骤202，将所述连通区域进行聚合，获取互不相交的候选区域。
[0124]如图6所示，为经过聚合之后的两个候选区域的示意图。
[0125]步骤203，确定候选区域的主方向。
[0126]对每个候选区域分别确定其主方向。
[0127]步骤204，对候选区域中的连通区域，按主方向分成多个行；
[0128]步骤205，统计候选区域中不在符合行排列的连通区域的占比，如果占比超过了第九阈值，则表明该区域的行排列杂乱度较高，被判定为斑点区域。
[0129]图7是对每个候选区域分行的示意图，矩形框是提取的行，灰色区域是行内的连通区域，可以看到斑点区域符合行排列的连通区域很少，大部分连通区域不能成行，位于矩形框外(图7中的左图)，而文字区域则大部分连通区域都能够被划分成行，位于矩形框内(图7中的右图)。
[0130]步骤206，对每个斑点区域，提取所述斑点区域的所有连通区域的外接多边形作为该斑点区域的轮廓。
[0131]如图8所示，是对斑点区域提取外接多边形后的区域图。
[0132]本申请实施例还提供一种图像中斑点区域提取装置，如图9所示，包括:
[0133]连通区域确定单元901，用于获取图像中符合第一条件的连通区域；
[0134]候选区域确定单元902，用于将所述连通区域进行聚合，获取互不相交的候选区域，其中:处于同一候选区域的连通区域满足:对任一第一连通区域，其所在的候选区域中至少存在一个第二连通区域，所述第一连通区域和第二连通区域满足第二条件；
[0135]判断单元903，用于判断所述候选区域是否满足第三条件，如果满足，则所述候选区域为斑点区域。
[0136]在本实施例的一种备选方案中，所述装置还包括:
[0137]提取单元904，用于对每个斑点区域，提取所述斑点区域的所有连通区域的外接多边形作为该斑点区域的轮廓。
[0138]在本实施例的一种备选方案中，所述第一条件包括如下之一或其组合:
[0139]所述连通区域的区域拟合矩形的面积与所述图像的面积的比值小于第一阈值；所述连通区域的区域拟合矩形的长宽比小于第二阈值。
[0140]在本实施例的一种备选方案中，所述第二条件包括如下之一或其组合:
[0141]所述第一连通区域的区域拟合矩形与所述第二连通区域的区域拟合矩形的长的比值小于第三阈值，所述第一连通区域的区域拟合矩形与所述第二连通区域的区域拟合矩形的宽的比值小于第四阈值；
[0142]所述第一连通区域的前景颜色与所述第二连通区域的前景颜色的差异小于第五阈值，所述第一连通区域的背景颜色与所述第二连通区域的背景颜色的差异小于第六阈值；
[0143]所述第一连通区域的区域拟合矩形的中心和所述第二连通区域的中心的距离，与所述第一连通区域的区域拟合矩形和所述第二连通区域的区域拟合矩形的宽度和的比值小于第七阈值。
[0144]在本实施例的一种备选方案中，所述候选区域确定单元902按如下方式获取所述互不相交的候选区域:
[0145]将所述连通区域中的每个连通区域作为图论中图上的一个顶点，将满足所述第二条件的连通区域所对应的顶点相连；
[0146]查找所述图论中图的顶点个数超过第八阈值的连通分量，将同一个连通分量上各个顶点对应的连通区域作为一个候选区域。
[0147]在本实施例的一种备选方案中，所述判断单元903包括:主方向确定模块9031、行提取模块9032和判断模块9033，其中:
[0148]所述主方向确定模块9031用于:确定所述候选区域的主方向；
[0149]所述行提取模块9032用于:对所述候选区域中的连通区域，按所述主方向进行分行，且满足:每行的连通区域个数不小于第九阈值，同一行中的任意两个连通区域的区域拟合矩形的中心的连线方向与所述主方向的差异小于第十阈值；
[0150]所述判断模块9033用于:判断所述候选区域中不处于所述行中的连通区域的数目与所述候选区域中连通区域的总数目的比值大于第十一阈值时，所述候选区域为斑点区域。
[0151]在本实施例的一种备选方案中，所述主方向确定模块9031确定所述候选区域的主方向包括:
[0152]对所述候选区域中满足第四条件的任意两个连通区域，计算所述两个连通区域的中心连线的方向角度；所述第四条件包括:所述两个连通区域的区域拟合矩形的中心的距离，与所述两个连通区域的宽度和的比值小于第七阈值；
[0153]根据所述候选区域中所得的各所述方向角度确定所述候选区域的主方向。
[0154]在本实施例的一种备选方案中，所述主方向确定模块9031根据所述候选区域中所得的各所述方向角度确定所述候选区域的主方向包括:
[0155]将个数最多的方向角度作为所述候选区域的主方向；或者，将个数最多的方向角度作为峰值角度，将与所述峰值角度相差小于第十二阈值的各方向角度与所述峰值角度取平均值，获得平均角度，将所述平均角度作为所述候选区域的主方向。
[0156]本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现。相应地，上述实施例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本申请不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。
【权利要求】
1.一种图像中斑点区域提取方法，其特征在于，包括: 获取图像中符合第一条件的连通区域； 将所述连通区域进行聚合，获取互不相交的候选区域，其中:处于同一候选区域的连通区域满足:对任一第一连通区域，其所在的候选区域中至少存在一个第二连通区域，所述第一连通区域和第二连通区域满足第二条件； 判断所述候选区域是否满足第三条件，如果满足，则所述候选区域为斑点区域。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括:对每个斑点区域，提取所述斑点区域的所有连通区域的外接多边形作为该斑点区域的轮廓。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一条件包括如下之一或其组合: 所述连通区域的区域拟合矩形的面积与所述图像的面积的比值小于第一阈值；所述连通区域的区域拟合矩形的长宽比小于第二阈值； 其中，O <第一阈值< 1，所述第二阈值> O。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二条件包括如下之一或其组合: 所述第一连通区域的区域拟合矩形与所述第二连通区域的区域拟合矩形的长的比值小于第三阈值，所述第一连通区域的区域拟合矩形与所述第二连通区域的区域拟合矩形的宽的比值小于第四阈值； 所述第一连通区域的前景颜色与所述第二连通区域的前景颜色的差异小于第五阈值，所述第一连通区域的背景颜色与所述第二连通区域的背景颜色的差异小于第六阈值； 所述第一连通区域的区域拟合矩形的中心和所述第二连通区域的中心的距离，与所述第一连通区域的区域拟合矩形和所述第二连通区域的区域拟合矩形的宽度和的比值小于第七阈值； 所述第三阈值> O，所述第四阈值> O，所述第五阈值> O，所述第六阈值> O，所述第七阈值> O。
5.如权利要求1或4所述的方法，其特征在于，按如下方式获取所述互不相交的候选区域: 将所述连通区域中的每个连通区域作为图论中图上的一个顶点，将满足所述第二条件的连通区域所对应的顶点相连； 查找所述图论中图的顶点个数超过第八阈值的连通分量，将同一个连通分量上各个顶点对应的连通区域作为一个候选区域，所述第八阈值> O。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所述候选区域是否满足第三条件，如果满足，则所述候选区域为斑点区域包括: 确定所述候选区域的主方向； 对所述候选区域中的连通区域，按所述主方向进行分行，且满足:每行的连通区域个数不小于第九阈值，同一行中的任意两个连通区域的区域拟合矩形的中心的连线方向与所述主方向的差异小于第十阈值； 如果所述候选区域中不处于所述行中的连通区域的数目与所述候选区域中连通区域的总数目的比值大于第十一阈值，所述候选区域为斑点区域； 所述第九阈值> O, 所述第十阈值> 0,0 <第^ 阈值< I。
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述确定所述候选区域的主方向包括:对所述候选区域中满足第四条件的任意两个连通区域，计算所述两个连通区域的中心连线的方向角度；所述第四条件包括:所述两个连通区域的区域拟合矩形的中心的距离，与所述两个连通区域的宽度和的比值小于第七阈值；所述第七阈值> O ; 根据所述候选区域中所得的各所述方向角度确定所述候选区域的主方向。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述候选区域中所得的各所述方向角度确定所述候选区域的主方向包括: 将个数最多的方向角度作为所述候选区域的主方向；或者，将个数最多的方向角度作为峰值角度，将与所述峰值角度相差小于第十二阈值的各方向角度与所述峰值角度取平均值，获得平均角度，将所述平均角度作为所述候选区域的主方向，所述第十二阈值> O。
9.一种图像中斑点区域提取装置，其特征在于，包括: 连通区域确定单元，用于获取图像中符合第一条件的连通区域； 候选区域确定单元，用于将所述连通区域进行聚合，获取互不相交的候选区域，其中:处于同一候选区域的连通区域满足:对任一第一连通区域，其所在的候选区域中至少存在一个第二连通区域，所述第一连通区域和第二连通区域满足第二条件； 判断单元，用于判断所述候选区域是否满足第三条件，如果满足，则所述候选区域为斑点区域。
10.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述装置还包括: 提取单元，用于对每个斑点区域，提取所述斑点区域的所有连通分量的外接多边形作为该斑点区域的轮廓。
11.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第一条件包括如下之一或其组合: 所述连通区域的区域拟合矩形的面积与所述图像的面积的比值小于第一阈值；所述连通区域的区域拟合矩形的长宽比小于第二阈值； 其中，O <第一阈值< 1，所述第二阈值> O。
12.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二条件包括如下之一或其组合: 所述第一连通区域的区域拟合矩形与所述第二连通区域的区域拟合矩形的长的比值小于第三阈值，所述第一连通区域的区域拟合矩形与所述第二连通区域的区域拟合矩形的宽的比值小于第四阈值； 所述第一连通区域的前景颜色与所述第二连通区域的前景颜色的差异小于第五阈值，所述第一连通区域的背景颜色与所述第二连通区域的背景颜色的差异小于第六阈值； 所述第一连通区域的区域拟合矩形的中心和所述第二连通区域的中心的距离，与所述第一连通区域的区域拟合矩形和所述第二连通区域的区域拟合矩形的宽度和的比值小于第七阈值； 所述第三阈值> 0，所述第四阈值> 0，所述第五阈值> 0，所述第六阈值> 0，所述第七阈值> O。
13.如权利要求9或12所述的装置，其特征在于，所述候选区域确定单元按如下方式获取所述互不相交的候选区域: 将所述连通区域中的每个连通区域作为图论中图上的一个顶点，将满足所述第二条件的连通区域所对应的顶点相连； 查找所述图论中图的顶点个数超过第八阈值的连通分量，将同一个连通分量上各个顶点对应的连通区域作为一个候选区域，所述第八阈值> O。
14.如权利要求9所述的装置，其特征在于，所述判断单元包括:主方向确定模块、行提取模块和判断模块，其中: 所述主方向确定模块用于:确定所述候选区域的主方向； 所述行提取模块用于:对所述候选区域中的连通区域，按所述主方向进行分行，且满足:每行的连通区域个数不小于第九阈值，同一行中的任意两个连通区域的区域拟合矩形的中心的连线方向与所述主方向的差异小于第十阈值； 所述判断模块用于:判断所述候选区域中不处于所述行中的连通区域的数目与所述候选区域中连通区域的总数目的比值大于第十一阈值时，所述候选区域为斑点区域； 所述第九阈值> O,所述第十阈值> 0,0 <第^ 阈值< I。
15.如权利要求14所述的装置，其特征在于，所述主方向确定模块确定所述候选区域的主方向包括: 对所述候选区域中满足第四条件的任意两个连通区域，计算所述两个连通区域的中心连线的方向角度；所述第四条件包括:所述两个连通区域的区域拟合矩形的中心的距离，与所述两个连通区域的宽度和的比值小于第七阈值；所述第七阈值> O ; 根据所述候 选区域中所得的各所述方向角度确定所述候选区域的主方向。
16.如权利要求15所述的装置，其特征在于，所述主方向确定模块根据所述候选区域中所得的各所述方向角度确定所述候选区域的主方向包括: 将个数最多的方向角度作为所述候选区域的主方向；或者，将个数最多的方向角度作为峰值角度，将与所述峰值角度相差小于第十二阈值的各方向角度与所述峰值角度取平均值，获得平均角度，将所述平均角度作为所述候选区域的主方向；所述第十二阈值> O。
【文档编号】G06T7/00GK103971357SQ201310044988
【公开日】2014年8月6日 申请日期:2013年2月4日 优先权日:2013年2月4日
【发明者】郑琪, 王永攀 申请人:阿里巴巴集团控股有限公司