專利名稱：單一物體影像萃取系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種影像處理系統(tǒng)及方法，尤其涉及一種單一物體影像萃取系統(tǒng)及方 法。
背景技術(shù)：
影像雜訊是指影像攝取裝置獲取的圖像與真實圖像的某些像素不完全相同，產(chǎn)生 偏差。傳統(tǒng)的去除影像雜訊的方法有(1)使用差異閥值過濾不相同的像素；(2)使用模糊化加閥值過濾的方法過濾不相同的像素。傳統(tǒng)的方法雖然可以減少很多雜訊，但可能導(dǎo)致圖像中某一物體被分割成數(shù)個小 部分。

發(fā)明內(nèi)容
鑒于以上內(nèi)容，有必要提供一種單一物體影像萃取系統(tǒng)，其可將被分割的物體組 合成一個完整的物體。鑒于以上內(nèi)容，還有必要提供一種單一物體影像萃取方法，其可將被分割的物體 組合成一個完整的物體。一種單一物體影像萃取系統(tǒng)，該系統(tǒng)包括獲取模塊，用于從存儲體中獲取影像攝 取裝置攝取的圖片；處理模塊，用于對獲取的圖片進行二值化處理得到一個二值化圖片； 搜索模塊，用于在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊；所述搜索模塊， 還用于判斷是否找到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊；記錄模塊，用于記錄搜索模塊所 尋找到的每個物體區(qū)塊的位置和大小，并將每個物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲在一個數(shù) 據(jù)結(jié)構(gòu)中；合并模塊，用于根據(jù)物體區(qū)塊的位置和大小，依次計算所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中每兩個物 體區(qū)塊的距離，并將距離小于第二設(shè)定閥值的兩個物體區(qū)塊合并在一起，直至所述數(shù)據(jù)結(jié) 構(gòu)中的物體區(qū)塊循環(huán)完畢以生成一個完整的物體。一種單一物體影像萃取方法，該方法包括如下步驟從存儲體中獲取影像攝取裝 置攝取的圖片；對獲取的圖片進行二值化處理得到一個二值化圖片；在該二值化圖片中尋 找面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊；當(dāng)找到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊時，記錄 該物體區(qū)塊的位置和大小，并將該物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲在一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中；根 據(jù)物體區(qū)塊的位置和大小，依次計算所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中每兩個物體區(qū)塊的距離，并將距離小 于第二設(shè)定閥值的兩個物體區(qū)塊合并在一起，直至所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的物體區(qū)塊循環(huán)完畢以 生成一個完整的物體。相較于現(xiàn)有技術(shù)，所述的單一物體影像萃取系統(tǒng)及方法，其可將被分割的物體組 合成一個完整的物體，提高了影像的品質(zhì)。


圖1是本發(fā)明單一物體影像萃取系統(tǒng)較佳實施例的系統(tǒng)架構(gòu)圖。圖2是本發(fā)明單一物體影像萃取方法較佳實施例的流程圖。
具體實施例方式如圖1所示，是本發(fā)明單一物體影像萃取系統(tǒng)較佳實施例的系統(tǒng)架構(gòu)圖。該影像 萃取系統(tǒng)21運行于主機2中，所述主機2與顯示設(shè)備1、影像攝取裝置3和輸入設(shè)備4相 連。該主機2包括存儲體20和中央處理器(Central Processing Unit，CPU) 23。其中，所述影像攝取裝置3用于攝取圖片資料22，并將攝取的圖片資料22傳送到 主機2。在本實施例中，所述影像攝取裝置3為網(wǎng)絡(luò)攝影機(IP Camera)。所述存儲體20可以是主機2中的硬盤等，用于存儲圖片資料22。所述中央處理器 23用于控制影像萃取系統(tǒng)21的執(zhí)行。所述主機2連接有顯示設(shè)備1，用于顯示影像攝取裝置3傳送給主機2的圖片等。 所述輸入設(shè)備4可以是鍵盤和鼠標(biāo)等，用于進行數(shù)據(jù)輸入。所述影像萃取系統(tǒng)21用于從存儲體20中獲取影像攝取裝置3攝取的圖片，并將 被分割的物體組合成一個完整的物體。其中，該影像萃取系統(tǒng)21包括獲取模塊210、處理模 塊211、搜索模塊212、記錄模塊213和合并模塊214。本發(fā)明所稱的模塊是完成一特定功能 的計算機程序段，比程序更適合于描述軟件在計算機中的執(zhí)行過程，因此在本發(fā)明以下對 軟件描述都以模塊描述。所述獲取模塊210用于從存儲體20中獲取影像攝取裝置3攝取的圖片。所述處理模塊211用于對獲取的圖片進行二值化處理得到一個二值化圖片。具體 而言，本領(lǐng)域的技術(shù)人員一般將白色的灰度值定義為255，黑色灰度值定義為0，而由黑到 白之間的明暗度均勻地劃分為256個等級，處理模塊211以該獲取的圖片的平均灰度值作 為二值化處理的分界值，將該獲取的圖片轉(zhuǎn)換為只有兩個灰度值(例如0和255)的影像。 例如，將所有灰度值大于該獲取的圖片的平均灰度值的像素點轉(zhuǎn)換為黑色，將所有灰度值 小于等于該獲取的圖片的平均灰度值的像素點轉(zhuǎn)換為白色。所述搜索模塊212用于在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值(如100個 像素單位)的物體區(qū)塊。具體而言，如果該二值化圖片的背景為白色，則搜索模塊212在該二值化圖片中 尋找面積大于第一設(shè)定閥值的黑色區(qū)塊，如果該二值化圖片的背景為黑色，則搜索模塊212 在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的白色區(qū)塊。在本實施例中，所述物體區(qū)塊 是指該二值化圖片中彼此相連的像素組合而成的區(qū)塊。所述搜索模塊212還用于判斷是否找到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊。所述記錄模塊213用于記錄搜索模塊212所尋找到的每個物體區(qū)塊的位置和大 小，并將每個物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲在一個隊列中。在本實施例中，所述物體區(qū)塊 的位置是指該物體區(qū)塊的中心點對應(yīng)的坐標(biāo)值。在其它實施例中，所述記錄模塊213也可 以將每個物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲在其它數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，如數(shù)組。所述合并模塊214用于根據(jù)物體區(qū)塊的位置和大小，依次計算隊列中每兩個物體 區(qū)塊的距離，并將距離小于第二設(shè)定閥值(如10個像素單位長度)的兩個物體區(qū)塊合并在一起，直至整個隊列循環(huán)完畢以生成一個完整的物體。在本實施例中，合并的兩個物體區(qū)塊將從隊列中刪除，下次合并時，將從隊列的頭 部重新開始合并。例如，物體區(qū)塊的位置存儲在隊列？中，記為1^0]、？[1]、？[2]、？[3]、 P [4] "·Ρ [η]。首先，合并模塊214計算P W]與隊列中其它元素的距離，如果P
與P[l]的 距離大于等于第二設(shè)定閥值，則繼續(xù)計算Ρ
與Ρ[2]的距離，如果Ρ
與Ρ[2]的距離小 于第二設(shè)定閥值，則將Ρ
與Ρ[2]對應(yīng)的物體區(qū)塊合并，并從隊列P中刪除Ρ
與Ρ[2]， 新的隊列？變?yōu)?？[1]、？[3]、？[4]、？[5]、？[6>+[11]。然后，合并模塊214從P[l]開始重 新尋找距離小于第二設(shè)定閥值的物體區(qū)塊進行合并操作，直至整個隊列循環(huán)完畢。在其它實施例中，所述獲取模塊210還用于對獲取的圖片進行模糊化，以提高后 續(xù)操作的準(zhǔn)確性。如圖2所示，是本發(fā)明單一物體影像萃取方法較佳實施例的流程圖。步驟Si，獲取模塊210從存儲體20中獲取影像攝取裝置3攝取的圖片。步驟S2，處理模塊211對獲取的圖片進行二值化處理得到一個二值化圖片。具體 而言，本領(lǐng)域的技術(shù)人員一般將白色的灰度值定義為255，黑色灰度值定義為0，而由黑到 白之間的明暗度均勻地劃分為256個等級，處理模塊211以該獲取的圖片的平均灰度值作 為二值化處理的分界值，將該獲取的圖片轉(zhuǎn)換為只有兩個灰度值(例如0和255)的影像。 例如，將所有灰度值大于該獲取的圖片的平均灰度值的像素點轉(zhuǎn)換為黑色，將所有灰度值 小于等于該獲取的圖片的平均灰度值的像素點轉(zhuǎn)換為白色。步驟S3，搜索模塊212在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值(如100個 像素單位)的物體區(qū)塊。具體而言，如果該二值化圖片的背景為白色，則搜索模塊212在該 二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的黑色區(qū)塊，如果該二值化圖片的背景為黑色， 則搜索模塊212在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的白色區(qū)塊。在本實施例 中，所述物體區(qū)塊是指該二值化圖片中彼此相連的像素組合而成的區(qū)塊。步驟S4，搜索模塊212判斷是否找到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊。如果找 到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊，執(zhí)行步驟S5，如果沒有找到面積大于第一設(shè)定閥值 的物體區(qū)塊，流程結(jié)束。步驟S5，記錄模塊213記錄搜索模塊212所尋找到的每個物體區(qū)塊的位置和大小， 并將每個物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲在一個隊列中。在本實施例中，所述物體區(qū)塊的 位置是指該物體區(qū)塊的中心點對應(yīng)的坐標(biāo)值。在其它實施例中，所述記錄模塊213也可以 將每個物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲在其它數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，如數(shù)組。步驟S6，合并模塊214根據(jù)物體區(qū)塊的位置和大小，依次計算隊列中每兩個物體 區(qū)塊的距離，并將距離小于第二設(shè)定閥值(如10個像素單位長度)的兩個物體區(qū)塊合并在 一起，直至整個隊列循環(huán)完畢以生成一個完整的物體。在本實施例中，合并的兩個物體區(qū)塊 將從隊列中刪除，下次合并時，將從隊列的頭部重新開始合并。在其它實施例中，所述方法還包括步驟獲取模塊210對獲取的圖片進行模糊化， 以提高后續(xù)操作的準(zhǔn)確性。最后應(yīng)說明的是，以上實施例僅用以說明本發(fā)明的技術(shù)方案而非限制，盡管參照 較佳實施例對本發(fā)明進行了詳細說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解，可以對本發(fā)明的 技術(shù)方案進行修改或等同替換，而不脫離本發(fā)明技術(shù)方案的精神和范圍。
權(quán)利要求
一種單一物體影像萃取方法，其特征在于，該方法包括如下步驟從存儲體中獲取影像攝取裝置攝取的圖片；對獲取的圖片進行二值化處理得到一個二值化圖片；在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊；當(dāng)找到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊時，記錄該物體區(qū)塊的位置和大小，并將該物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲在一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中；及根據(jù)物體區(qū)塊的位置和大小，依次計算所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中每兩個物體區(qū)塊的距離，并將距離小于第二設(shè)定閥值的兩個物體區(qū)塊合并在一起，直至所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的物體區(qū)塊循環(huán)完畢以生成一個完整的物體。
2.如權(quán)利要求1所述的單一物體影像萃取方法，其特征在于，所述物體區(qū)塊是指該二 值化圖片中彼此相連的像素組合而成的區(qū)塊。
3.如權(quán)利要求1所述的單一物體影像萃取方法，其特征在于，所述步驟在該二值化圖 片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊包括如果該二值化圖片的背景為白色，則在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的 黑色區(qū)塊；及如果該二值化圖片的背景為黑色，則在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的 白色區(qū)塊。
4.如權(quán)利要求1所述的單一物體影像萃取方法，其特征在于，所述物體區(qū)塊的位置是 指該物體區(qū)塊的中心點對應(yīng)的坐標(biāo)值。
5.如權(quán)利要求1所述的單一物體影像萃取方法，其特征在于，所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為隊列或數(shù)組。
6.一種單一物體影像萃取系統(tǒng)，其特征在于，該系統(tǒng)包括 獲取模塊，用于從存儲體中獲取影像攝取裝置攝取的圖片；處理模塊，用于對獲取的圖片進行二值化處理得到一個二值化圖片； 搜索模塊，用于在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊； 所述搜索模塊，還用于判斷是否找到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊； 記錄模塊，用于記錄搜索模塊所尋找到的每個物體區(qū)塊的位置和大小，并將每個物體 區(qū)塊的位置和大小依次存儲在一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中；及合并模塊，用于根據(jù)物體區(qū)塊的位置和大小，依次計算所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中每兩個物體區(qū) 塊的距離，并將距離小于第二設(shè)定閥值的兩個物體區(qū)塊合并在一起，直至所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中 的物體區(qū)塊循環(huán)完畢以生成一個完整的物體。
7.如權(quán)利要求6所述的單一物體影像萃取系統(tǒng)，其特征在于，所述物體區(qū)塊是指該二 值化圖片中彼此相連的像素組合而成的區(qū)塊。
8.如權(quán)利要求6所述的單一物體影像萃取系統(tǒng)，其特征在于，所述搜索模塊在該二值 化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊包括如果該二值化圖片的背景為白色，則在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的 黑色區(qū)塊；及如果該二值化圖片的背景為黑色，則在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的 白色區(qū)塊。
9.如權(quán)利要求6所述的單一物體影像萃取系統(tǒng)，其特征在于，所述物體區(qū)塊的位置是 指該物體區(qū)塊的中心點對應(yīng)的坐標(biāo)值。
10.如權(quán)利要求6所述的單一物體影像萃取系統(tǒng)，其特征在于，所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為隊列或數(shù)組。
全文摘要
一種單一物體影像萃取方法，該方法包括如下步驟從存儲體中獲取影像攝取裝置攝取的圖片；對獲取的圖片進行二值化處理得到一個二值化圖片；在該二值化圖片中尋找面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊；當(dāng)找到面積大于第一設(shè)定閥值的物體區(qū)塊時，記錄該物體區(qū)塊的位置和大小，并將該物體區(qū)塊的位置和大小依次存儲在一個數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中；根據(jù)物體區(qū)塊的位置和大小，依次計算所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中每兩個物體區(qū)塊的距離，并將距離小于第二設(shè)定閥值的兩個物體區(qū)塊合并在一起，直至所述數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的物體區(qū)塊循環(huán)完畢以生成一個完整的物體。利用本發(fā)明可以將被分割的物體組合成一個完整的物體。
文檔編號G06T5/00GK101930593SQ20091030376
公開日2010年12月29日 申請日期2009年6月26日 優(yōu)先權(quán)日2009年6月26日
發(fā)明者盧秋樺, 葉建發(fā), 李忠一, 蔡程豐 申請人:鴻富錦精密工業(yè)(深圳)有限公司;鴻海精密工業(yè)股份有限公司