036] 其中，边缘检测的目的是检测标志的边缘，一般都是通过对图像进行梯度运算来 实现的。任意一对互相垂直方向上的差分可W看成求梯度的近似方法，本方案优选robeds 算法，该算法利用局部差分算子寻找边缘，即对角线方向相邻两像素之差近似梯度幅值检 测边缘。
[0037] 203、对获得的标志的边缘进行膨胀操作和填充操作，获得含有标志的连通域。
[003引膨胀操作有助于将含有标志的区域形成连通域，填充操作可W使标志最终形成连 通域。
[0039] 膨胀操作和填充操作都属于形态学图像处理。膨胀操作的过程是；将与物体接触 的所有背景点都合并到该物体中，使边界向外部扩张。膨胀操作用于填补物体的空洞，在本 实例中，膨胀用于填补标志边缘的断点，桥接边缘的裂缝，使标志边缘连续和闭合。本实施 例膨胀操作定义如公式2 :
[0040] A@B={z| (食）znAcA} 公式 2
[004U 其中，B为结构元素，A被B膨胀后的元素是所有位移Z的集合。
[0042] 如图2所示，图2为本发明实施例提供的标志定位方法中的膨胀操作过程示意图。
[0043] 结构元素具有分解对象是指所选择的结构元素是由水平和垂直结构元素组合而 成的，该种方法可W提升膨胀算法的性能，算法如公式2所示，示意图见图2。
[0044] 本方案中的填充操作可优选基于形态重构算法，将封闭图像中一些值为0的点填 为1，重构是一种设计两幅图像和一个结构元素的形态学变换，其中一幅图作为标记，即变 换的起点，另一幅图是掩膜，用来约束变化过程。填充操作的主要计算公式如公式3所示。
[0045] //i. I i = (/A 货公）n G 公式 3
[0046] 其中，G是掩膜图像，f为标记图像，标记图像为边界起始点为1，其他像素点为0 的图像。则从f重构G可W记为Rg讯由下面迭代过程实现：
[0047] 1)将化初始化为标记图像f。
[0048] 2)创建结构元素B
[0049] 如重复化+1 = (//,,'货公）n G直到Hw = H k
[0050] 其中，?表示膨胀操作。
[0051] 形态学图像处理的基本思想是用具有一定形态的结构元素去度量和提取图像中 的对应形状W达到对图像分析和识别的目的。在本方案中，使用结构元素对原始图像进 行膨胀，可W使标志的边缘闭合，消除断点，填充操作则可W使标志的区域最终形成一个整 体。
[0化2] 在上述方案基础上，步骤30中，根据标志的先验知识，过滤含有标志的连通域，从 而定位标志，可W优选包括W下步骤：
[0化3] 301、清除含有标志的连通域周围的图像，获得孤立的连通域，其中孤立的连通域 包含有标志。
[0054] 例如，标记图像除了边界部分其他处处为0。
[0化5] 302、根据标志的先验知识作为几何约束删除不符合参数要求的孤立的连通域，获 得裁剪过的连通域。
[0化6] 例如，某品牌服装上的标志具有一定的几何特性，比如宽高比例近似1:1，该宽高 比例可W作为先验知识参数，考虑到实际拍摄样本时会存在一定的误差，可W将宽高比设 置为2:3?3:2的范围，系统会根据该个参数去除宽高比例不在该范围的连通域对象，如狭 长的线段等。同理，对于面积大小的参数，做和上述相同的处理。
[0化7] 303、对裁剪过的连通域进行平滑处理。
[0化引平滑处理通常通过腐蚀来进行，腐蚀是消除边界点，使边界向内部收敛的过程。腐 蚀可W消除小且无意义的物体，可W看做是膨胀操作的对偶运算。如图3所示，图3为本发 明实施例提供的标志定位方法中的腐蚀过程示意图。
[0059] 在之前的步骤中，为了形成连通域，对图像进行了膨胀操作，该导致了原始图像在 空间上有所扩展，使用平滑操作可W近似抵消该些影响，还原标志真实的空间位置，使定位 效果精确到像素级。
[0060] 304、将经过平滑处理后的连通域进行方向投影或者矩形标记获得定位的标志。
[0061] 对于数字图像而言，方向投影操作就是把图像数组进行一次求和，然后统计像素 的灰度值的和。
[0062] 矩形标记是指在获得标志区域的位置范围后，用该个区域的外接矩阵来标记出 来，用于可视化。
[0063] 本方案，通过清除含有标志的连通域周围的图像，根据标志的先验知识作为几何 约束删除不符合参数要求的孤立的连通域，再进行平滑处理，使定位效果精确到像素级。
[0064] W上所述，仅为本发明的【具体实施方式】，但本发明的保护范围并不局限于此，任何 熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵 盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述W权利要求的保护范围为准。
【主权项】
1. 一种标志定位方法，其特征在于，包括： 对原始图像进行分割，使含有标志的主体图层与背景图层分离开； 将分离出的所述含有标志的主体图层进行形态学图像处理，获得含有标志的连通域； 根据标志的先验知识，过滤所述含有标志的连通域，从而定位标志。
2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对原始图像进行分割，包括： 将所述原始图像进行灰度化； 将灰度化的图像进行二值化，获得所述含有标志的主体图层。
3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将分离出的所述含有标志的主体图 层进行形态学图像处理，包括： 对所述含有标志的主体图层通过滤波增强去除噪声，获得去除噪声后的含有标志的主 体图层； 对所述去除噪声后的含有标志的主体图层进行边缘检测，获得标志的边缘； 对获得的所述标志的边缘进行膨胀操作和填充操作，获得所述含有标志的连通域。
4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据标志的先验知识，过滤所述含有 标志的连通域，从而定位标志，包括： 清除所述含有标志的连通域周围的图像，获得孤立的连通域，其中所述孤立的连通域 包含有所述标志； 根据标志的先验知识增大或删除所述孤立的连通域，获得裁剪过的连通域； 对所述裁剪过的连通域进行平滑处理； 将经过平滑处理后的连通域进行方向投影或者矩形标记获得定位的标志。
【专利摘要】本发明实施例公开一种标志定位方法，应用于计算机领域，能够解决现有的靠人工对商品的标志进行定位识别效率极低的问题。该方法包括：对原始图像进行分割，使含有标志的主体图层与背景图层分离开；将分离出的含有标志的主体图层进行形态学图像处理，获得含有标志的连通域；根据标志的先验知识，过滤含有标志的连通域，从而定位标志。本发明的实施例应用于标志定位。
【IPC分类】G06T5-20, G06K9-00, G06T7-00
【公开号】CN104537643
【申请号】CN201410753268
【发明人】彭德中, 章毅, 吕建成, 张蕾, 张海仙, 桑永胜, 郭际香, 毛华, 刘建通, 傅夏生
【申请人】四川大学
【公开日】2015年4月22日
【申请日】2014年12月9日