專利名稱：輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法及圖像檢索方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及一種應(yīng)用于移動(dòng)終端中的輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法，及采用該輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法的圖像檢索方法。
背景技術(shù)：
圖像檢索分為基于文本和基于內(nèi)容兩種。目前，大多數(shù)搜索引擎提供的圖像檢索都是基于文本的檢索，即基于圖像外部信息或人工標(biāo)注的關(guān)鍵詞進(jìn)行自由詞檢索，基于文本的圖像檢索需要將圖像與文本相關(guān)聯(lián)，通過(guò)文本搜索來(lái)獲取圖像的檢索結(jié)果，其檢索準(zhǔn)確度受關(guān)鍵字影響較大，圖像中所包含的視覺特征(顏色或紋理等)往往無(wú)法用文本進(jìn)行客觀描述，主觀理解的差異將導(dǎo)致圖像檢索中的失配錯(cuò)誤。同時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的建立需要大量的人工操作，成本較高。隨著大規(guī)模數(shù)字圖像庫(kù)的出現(xiàn)，基于文本的檢索已經(jīng)無(wú)法適應(yīng)需求，基于內(nèi)容的圖像檢索技術(shù)(content-based image retrieval)應(yīng)運(yùn)而生,區(qū)別于原有系統(tǒng)中對(duì)圖像進(jìn)行人工標(biāo)注的做法，基于內(nèi)容的檢索技術(shù)自動(dòng)提取每幅圖像的視覺內(nèi)容特征作為其索引，如色彩、紋理、形狀等。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，基于內(nèi)容的圖像檢索也逐漸被運(yùn)用于移動(dòng)終端中?，F(xiàn)有的移動(dòng)圖像檢索，均是將移動(dòng)終端攝像模塊采集的場(chǎng)景圖像直接上傳至檢索服務(wù)器進(jìn)行圖像檢索，這種方式不僅數(shù)據(jù)量大，對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬要求較高，且更嚴(yán)重的是攝像模塊在采集目標(biāo)對(duì)象圖像時(shí)，往往會(huì)采集到目標(biāo)對(duì)象附近的背景內(nèi)容，而圖像背景內(nèi)容在圖像檢索過(guò)程中會(huì)形成嚴(yán)重干擾，從而嚴(yán)重影響圖像檢索的準(zhǔn)確度。綜上可知，目如應(yīng)用于移動(dòng)終端上的圖像檢索技術(shù)還有待提聞。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是提供一種輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法，及采用該輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法的圖像檢索方法，輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法可有效解決用戶在使用移動(dòng)終端過(guò)程中，由于手的抖動(dòng)而造成的輪廓檢測(cè)不穩(wěn)的問(wèn)題；而圖像檢索方法，在進(jìn)行圖像檢索之前，先進(jìn)行目標(biāo)對(duì)象輪廓檢測(cè)及輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷，將判定為穩(wěn)定后的目標(biāo)對(duì)象輪廓內(nèi)的目標(biāo)灰度圖像截取出來(lái)上傳至圖像檢索服務(wù)器端進(jìn)行基于內(nèi)容的圖像檢索，減少圖像背景對(duì)圖像檢索結(jié)果的影響，提高檢索精確度，本發(fā)明特別適用于移動(dòng)云圖像檢索領(lǐng)域。為了實(shí)現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明提供了一種輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法，應(yīng)用于移動(dòng)終端中，包括在攝像模塊捕獲的每一幀場(chǎng)景圖像中檢測(cè)一次目標(biāo)對(duì)象輪廓；對(duì)每一幀中檢測(cè)到的目標(biāo)對(duì)象輪廓進(jìn)行一次完整性判斷，并從每一個(gè)完整輪廓上按相同順序提取出至少3個(gè)頂點(diǎn)作為比對(duì)點(diǎn)；當(dāng)判斷出連續(xù)N幀中檢測(cè)到的目標(biāo)對(duì)象輪廓均為完整輪廓，且將這N幀中的第2至N幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)分別與第I幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)進(jìn)行位置穩(wěn)定性比對(duì)，若均未超出預(yù)設(shè)的誤差范圍，則判定輪廓檢測(cè)為穩(wěn)定，其中N=[幀率FPS*預(yù)置等待時(shí)間]，其中[]表示取整，即N等于幀率FPS*預(yù)置等待時(shí)間取整后的整數(shù)。優(yōu)選的，所述對(duì)每一幀中檢測(cè)到的目標(biāo)對(duì)象輪廓進(jìn)行一次完整性判斷，進(jìn)一步包括檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象輪廓的有效頂點(diǎn)個(gè)數(shù)是否等于設(shè)定值，若檢測(cè)結(jié)果為是，則判斷本幀中檢測(cè)到的目標(biāo)對(duì)象輪廓為完整輪廓。優(yōu)選的，所述預(yù)置等待時(shí)間為0. 5秒 5秒，尤其是1. 5秒 2秒較優(yōu)。其中，所述將這N幀中的第2至N幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)分別與第I幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)進(jìn)行位置穩(wěn)定性比對(duì)，對(duì)方式可以有多種，其目的均是為了比對(duì)兩幀中提取的目標(biāo)對(duì)象輪廓在移動(dòng)終端屏幕坐標(biāo)系中是否發(fā)生較大的位置移動(dòng)。例如可以取第2至N幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的所有比對(duì)點(diǎn)的X坐標(biāo)值和/或Y值與第I幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的所有比對(duì)點(diǎn)的X坐標(biāo)值和/或Y值進(jìn)行求差、求方差、平均差等數(shù)學(xué)方式進(jìn)行比對(duì)?？梢赃M(jìn)行單點(diǎn)逐個(gè)比對(duì)，也可用多個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)依據(jù)求差、求均值等數(shù)學(xué)方式進(jìn)行比對(duì)。優(yōu)選的一種比對(duì)方式為分別將第2至N幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的所有比對(duì)點(diǎn)的X坐標(biāo)值總和/Y值總和/X+Y值的總和，與第I幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的所有比對(duì)點(diǎn)的X坐標(biāo)值總和/Y值總和/X+Y值的總和進(jìn)行求差比對(duì)；判斷每一次比對(duì)計(jì)算得到的差值是否均在預(yù)設(shè)的誤差范圍內(nèi)(本處的預(yù)設(shè)誤差范圍需要根據(jù)每個(gè)輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)個(gè)數(shù)K來(lái)確定，例如對(duì)每個(gè)頂點(diǎn)的誤差容限為(TlO個(gè)像素，則X坐標(biāo)值總求差的誤差可接受范圍為(TlOK);若判斷結(jié)果為是，則判定輪廓檢測(cè)為穩(wěn)定。優(yōu)選的另一種比對(duì)方式為分別將第2至N幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)，依照提取順序逐個(gè)與第I幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)進(jìn)行單點(diǎn)X坐標(biāo)值或Y坐標(biāo)值求差比對(duì)；判斷每一次比對(duì)計(jì)算得到的差值是否均在預(yù)設(shè)的誤差范圍內(nèi)(本處預(yù)設(shè)的誤差范圍可以為(T120像素，優(yōu)選為(T60像素)；若判斷結(jié)果為是，則判定輪廓檢測(cè)為穩(wěn)定。相應(yīng)的，本發(fā)明還提供了一種應(yīng)用于移動(dòng)終端中的圖像檢索方法，包括對(duì)攝像模塊捕獲的每一幀場(chǎng)景圖像進(jìn)行灰度變換及降噪處理，得到場(chǎng)景灰度圖像，并在每幀場(chǎng)景灰度圖像中進(jìn)行一次目標(biāo)對(duì)象輪廓檢測(cè)；采用上述的輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法判斷目標(biāo)對(duì)象輪廓的檢測(cè)是否達(dá)到穩(wěn)定；判斷結(jié)果為穩(wěn)定時(shí)，將當(dāng)前幀目標(biāo)對(duì)象輪廓內(nèi)的目標(biāo)灰度圖像截取出來(lái)上傳至圖像檢索服務(wù)器端進(jìn)行圖像檢索，或?qū)Ξ?dāng)前幀目標(biāo)對(duì)象輪廓內(nèi)的目標(biāo)灰度圖像進(jìn)行特征檢測(cè)，將得到的目標(biāo)灰度圖像的特征描述上傳至圖像檢索服務(wù)器端進(jìn)行圖像檢索。優(yōu)選的，在場(chǎng)景灰度圖像中進(jìn)行第一次目標(biāo)對(duì)象輪廓檢測(cè)之前，還包括檢測(cè)所述場(chǎng)景灰度圖像中是否有觸發(fā)標(biāo)識(shí)；當(dāng)在預(yù)置時(shí)間內(nèi)或預(yù)置幀數(shù)內(nèi)檢測(cè)到觸發(fā)標(biāo)識(shí)，則從本幀開始對(duì)每幀場(chǎng)景灰度圖像進(jìn)行一次目標(biāo)對(duì)象輪廓檢測(cè)，否則結(jié)束本次圖像檢索流程。本發(fā)明具有如下有益效果1、本發(fā)明提供的輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法，可有效解決用戶在使用移動(dòng)終端過(guò)程中，由于手的抖動(dòng)而造成的輪廓檢測(cè)不穩(wěn)的問(wèn)題，解決了輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性問(wèn)題后，對(duì)與輪廓相關(guān)的后續(xù)操作均可穩(wěn)定進(jìn)行，例如從穩(wěn)定的輪廓內(nèi)提取圖像。2、本發(fā)明提供的圖像檢索方法，通過(guò)目標(biāo)對(duì)象輪廓提取及輪廓穩(wěn)定性判斷，從穩(wěn)定的輪廓內(nèi)提取出目標(biāo)圖像，從而去除攝像模塊捕獲場(chǎng)景圖像中的背景內(nèi)容，能有效防止干擾，提聞圖像檢索準(zhǔn)確度。


為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來(lái)講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖圖1為本發(fā)明實(shí)施例輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法的一種流程示意圖；圖2為本發(fā)明實(shí)施例圖像檢索方法流程圖；圖3為本發(fā)明實(shí)施例方法中在場(chǎng)景灰度圖像中檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象輪廓的流程示意圖。
具體實(shí)施例方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒(méi)有作出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。本申請(qǐng)發(fā)明人發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有的基于內(nèi)容的移動(dòng)圖像檢索，均是將移動(dòng)終端攝像模塊采集的場(chǎng)景圖像直接上傳至檢索服務(wù)器進(jìn)行圖像檢索，這種方式不僅數(shù)據(jù)量大，對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬要求較高，且更嚴(yán)重的是攝像模塊在采集目標(biāo)對(duì)象圖像時(shí)，往往會(huì)采集到目標(biāo)對(duì)象附近的背景內(nèi)容，而圖像背景內(nèi)容在圖像檢索過(guò)程中會(huì)形成嚴(yán)重干擾，從而嚴(yán)重影響圖像檢索的準(zhǔn)確度。本申請(qǐng)技術(shù)方案在提出的過(guò)程中，想到了一種應(yīng)用于移動(dòng)終端的圖像檢索方法，在圖像特征提取與匹配之前，對(duì)輸入圖像進(jìn)行目標(biāo)輪廓檢測(cè)，將目標(biāo)與背景區(qū)域分割開來(lái)，然后將目標(biāo)對(duì)象的灰度圖像或目標(biāo)對(duì)象灰度圖像的特征描述上傳至圖像檢索服務(wù)器進(jìn)行圖像檢索，以減少圖像背景對(duì)圖像檢索結(jié)果的影響，提高檢索精確度。但是用戶在使用移動(dòng)終端對(duì)準(zhǔn)目標(biāo)對(duì)象進(jìn)行拍攝的過(guò)程中，難免出現(xiàn)手抖動(dòng)的情況，手的抖動(dòng)會(huì)造成丟幀等不穩(wěn)情況，如果在不穩(wěn)定的情況下截取輪廓內(nèi)的圖像上傳至服務(wù)器，會(huì)極大降低檢索準(zhǔn)確率?；谏鲜銮闆r，本申請(qǐng)?zhí)岢隽艘环N輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法，及采用該輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法的圖像檢索方法，下面結(jié)合附圖對(duì)這兩種方法進(jìn)行詳細(xì)介紹。首先結(jié)合附圖1介紹本發(fā)明實(shí)施例輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法。參見圖1，本發(fā)明實(shí)施例輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法包括如下步驟步驟SlOl :在攝像模塊捕獲的每一幀場(chǎng)景圖像中檢測(cè)一次目標(biāo)對(duì)象輪廓；本步驟中，首先對(duì)攝像模塊捕獲的場(chǎng)景圖像進(jìn)行灰度變換及降噪處理，得到場(chǎng)景灰度圖像；然后在所述場(chǎng)景灰度圖像中檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象輪廓，如何從場(chǎng)景灰度圖像中檢測(cè)出目標(biāo)對(duì)象輪廊將在后文中描述；步驟S102 :對(duì)每一幀中檢測(cè)到的目標(biāo)對(duì)象輪廓進(jìn)行一次完整性判斷，并從每一個(gè)完整輪廓上按相同順序提取出至少3個(gè)頂點(diǎn)作為比對(duì)點(diǎn)；本步驟中，輪廓完整性判斷主要是檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象輪廓的有效頂點(diǎn)個(gè)數(shù)是否等于設(shè)定值，若檢測(cè)結(jié)果為是，則判斷本幀中檢測(cè)到的目標(biāo)對(duì)象輪廓為完整輪廓。例如一個(gè)應(yīng)用中設(shè)定我們需要檢測(cè)的目標(biāo)對(duì)象為具有四邊形的圖片，那么在對(duì)該圖片進(jìn)行輪廓檢測(cè)后，判斷輪廓完整性時(shí)只需要檢測(cè)輪廓的有效頂點(diǎn)個(gè)數(shù)是否為4個(gè)即可。其中有效頂點(diǎn)指該頂點(diǎn)能檢測(cè)到，且能得到該頂點(diǎn)有效坐標(biāo)值。步驟S102 :當(dāng)判斷出連續(xù)N幀中檢測(cè)到的目標(biāo)對(duì)象輪廓均為完整輪廓，且將這N幀中的第2至N幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)分別與第I幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)進(jìn)行位置穩(wěn)定性比對(duì)，若均未超出預(yù)設(shè)的誤差范圍，則判定輪廓檢測(cè)為穩(wěn)定，N=[幀率FPS*預(yù)置等待時(shí)間]。位置穩(wěn)定性比對(duì)的方式可以有多種，其目的均是為了比對(duì)兩幀中提取的目標(biāo)對(duì)象輪廓在移動(dòng)終端屏幕坐標(biāo)系中是否發(fā)生較大的位置移動(dòng)。本申請(qǐng)中所述的第N幀目標(biāo)對(duì)象輪廓，特指從第N幀場(chǎng)景圖像中提取的目標(biāo)對(duì)象輪廓。其中“[]”表示取整，即N等于幀率FPS*預(yù)置等待時(shí)間取整后的整數(shù)，在本發(fā)明實(shí)施例中，N可以稱為穩(wěn)定系數(shù)。其中，所述巾貞率FPS (Frames Per Second)是指攝像模塊將捕獲的場(chǎng)景圖像輸入到處理器(手機(jī)CPU或GPU)后，處理器每秒處理輸出的圖像幀數(shù)。所述預(yù)置等待時(shí)間可以設(shè)置為0. 5秒 5秒，優(yōu)選1. 5^2秒。另外需要說(shuō)明的是，本步驟中的N的數(shù)值在實(shí)際運(yùn)用過(guò)程中，可以人為根據(jù)“N=[幀率FPS*預(yù)置等待時(shí)間]”這一公式計(jì)算后，適當(dāng)修正數(shù)值后以預(yù)設(shè)的方式寫入程序代碼，并不是必須以該公式直接代入程序計(jì)算N值。步驟S102在具體實(shí)施時(shí)，將從第一個(gè)完整輪廓上提取到的比對(duì)點(diǎn)作為基本點(diǎn)，將后面每幀完整輪廓上提取的所有點(diǎn)的X坐標(biāo)值和/或Y值與基本點(diǎn)的X坐標(biāo)值和/或Y值進(jìn)行求差、求方差、平均差等數(shù)學(xué)方式進(jìn)行比對(duì)(可以進(jìn)行單點(diǎn)逐個(gè)比對(duì)，也可用多個(gè)點(diǎn)的坐標(biāo)數(shù)據(jù)依據(jù)求差、求均值等數(shù)學(xué)方式進(jìn)行比對(duì))，如果比較值在預(yù)設(shè)的誤差范圍內(nèi)(此區(qū)間被認(rèn)為相對(duì)抖動(dòng)誤差較小)，則計(jì)數(shù)器加1，循環(huán)比較直到計(jì)數(shù)器的值達(dá)到設(shè)定的穩(wěn)定系數(shù)(即上述的N)，則表明輪廓檢測(cè)已達(dá)到穩(wěn)定。需要注意的是從第一個(gè)完整輪廓開始，當(dāng)后面的任一幀上檢測(cè)到目標(biāo)對(duì)象為非完全輪廓或該幀輪廓上提取的 比對(duì)點(diǎn)與基本點(diǎn)比對(duì)，誤差結(jié)果超出預(yù)設(shè)的誤差范圍，則將與基本點(diǎn)比較的當(dāng)前輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)變?yōu)榛军c(diǎn)，計(jì)數(shù)器清零，重新進(jìn)行入穩(wěn)定性判定流程。下面以舉例的方式說(shuō)明本實(shí)施例可采用的比對(duì)計(jì)算方式，列出的方案并非全部方案，僅為舉例說(shuō)明。設(shè)定目標(biāo)對(duì)象輪廓為四邊形，在每幀完整輪廓上我們按相同順序提取
4個(gè)頂點(diǎn)作為比對(duì)點(diǎn),這四個(gè)點(diǎn)為 Ani (Xadi, YaiiiXBii1 (xBm, yBm)>Cm (xCm, yCm)>Dm (xDm, yDm),其中m=l, 2, 3---. N,如A1 (xA1, yA1)表不從第一個(gè)完整輪廓上提取的其中一個(gè)頂點(diǎn)A,xa1表不第一個(gè)完整輪廓上提提取的A頂點(diǎn)的X坐標(biāo)值。采用不同的方案，需要預(yù)設(shè)不同的誤差范圍。方案一分別將第2至N幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的所有比對(duì)點(diǎn)的X坐標(biāo)值總和/Y值總和/X+Y值的總和，與第I幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的所有比對(duì)點(diǎn)的X坐標(biāo)值總和/Y值總和/X+Y值的總和進(jìn)行求差比對(duì)；判斷每一次比對(duì)計(jì)算得到的差值是否均在預(yù)設(shè)的誤差范圍內(nèi)，若判斷結(jié)果為是，則判定輪廓檢測(cè)為穩(wěn)定。如將第2幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)的X坐標(biāo)值總和，與基本點(diǎn)(第2幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn))的X坐標(biāo)值總和比對(duì)，即I (xA2+xB2+xC2+xD2)_ (xA1+xB1+xcl+xD1)
在預(yù)設(shè)的誤差區(qū)間，則計(jì)數(shù)器加I，然后判斷I (xA3+xB3+xC3+xD3) - (xA1+xB1+xcl+xD1) I是否在預(yù)設(shè)的誤差區(qū)間，如果是，則計(jì)數(shù)器再加1，直到計(jì)數(shù)器數(shù)值等于穩(wěn)定系數(shù)N。
將第2幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)的J坐標(biāo)值總和與基本點(diǎn)的J坐標(biāo)值總和比對(duì)，及將第2幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)的x+y坐標(biāo)值總和與基本點(diǎn)的x+y坐標(biāo)值總和比對(duì)與上面舉例方式是同樣的原理，不贅述。本處的預(yù)設(shè)誤差范圍需要根據(jù)每個(gè)輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)個(gè)數(shù)K來(lái)確定，例如對(duì)每個(gè)頂點(diǎn)的誤差容限為(TlO像素,則X坐標(biāo)值總求差或y坐標(biāo)值總求差的誤差可接受范圍為(TlOK像素，而X+y坐標(biāo)值總求差的誤差可接受范圍為(T20K像素。方案二 分別將第2至N幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)，依照提取順序逐個(gè)與第I幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)進(jìn)行單點(diǎn)X坐標(biāo)值或Y坐標(biāo)值求差比對(duì)；判斷每一次比對(duì)計(jì)算得到的差值是否均在預(yù)設(shè)的誤差范圍內(nèi)，若判斷結(jié)果為是，則判定輪廓檢測(cè)為穩(wěn)定。本處預(yù)設(shè)的誤差范圍可以為(T120像素，優(yōu)選為(T60像素。如依次對(duì)每個(gè)點(diǎn)做比較,若判斷I Xa2-Xai1、I Xb2-Xb11、I Xc2-Xcl1、I Xd2-Xd1 |均在預(yù)設(shè)的誤差區(qū)間，貝1Ji十?dāng)?shù)器加I ； I Xa3-Xai1、I Xb3-Xb11、I Xc3-Xcl1、I Xd3-Xm | ,貝U計(jì)數(shù)器再加I，直到計(jì)數(shù)器數(shù)值等于穩(wěn)定系數(shù)N。方案三方案二中的公式求方差比較；方案四采用四個(gè)點(diǎn)中的至少2個(gè)點(diǎn)做均值比較，如判斷I ( xA2+xB2+xC2+xD2)/4- (xA1+xB1+xcl+xD1)/41、或 I (xA2+xB2)/2_ (xA1+xB1) /2 是否在預(yù)設(shè)的誤差范圍。上述實(shí)施例介紹的輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法，特別適用于移動(dòng)終端中，下面結(jié)合圖2介紹上述輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法運(yùn)用于移動(dòng)圖像檢索的例子。參見圖2，為本發(fā)明實(shí)施例圖像檢索方法流程示意圖，本發(fā)明實(shí)施例圖像檢索方法包括如下步驟步驟S201 :對(duì)攝像模塊捕獲的每一幀場(chǎng)景圖像進(jìn)行灰度變換及降噪處理，得到場(chǎng)景灰度圖像，并在每幀場(chǎng)景灰度圖像中進(jìn)行一次目標(biāo)對(duì)象輪廓檢測(cè)；步驟S202 :采用上述的輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法判斷目標(biāo)對(duì)象輪廓的檢測(cè)是否達(dá)到穩(wěn)定，由于前面結(jié)合圖1詳細(xì)介紹了如何判斷輪廓檢測(cè)是否穩(wěn)定，在此不贅述；步驟S203 :判斷結(jié)果為穩(wěn)定時(shí)，將當(dāng)前幀目標(biāo)對(duì)象輪廓內(nèi)的目標(biāo)灰度圖像截取出來(lái)上傳至圖像檢索服務(wù)器端進(jìn)行圖像檢索，或?qū)Ξ?dāng)前幀目標(biāo)對(duì)象輪廓內(nèi)的目標(biāo)灰度圖像進(jìn)行特征檢測(cè)，將得到的目標(biāo)灰度圖像的特征描述上傳至圖像檢索服務(wù)器端進(jìn)行圖像檢索。圖像特征檢測(cè)可采用任意特征提取算法進(jìn)行，例如SIFT、SURF等。在步驟S201中，檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象輪廓的流程有兩種，均包括輪廓檢測(cè)、輪廓封閉性檢測(cè)、多邊形擬合、中心點(diǎn)判斷等步驟，只是這些步驟的先后順序有所不同。下面首先結(jié)合圖3進(jìn)行介紹第一種目標(biāo)對(duì)象輪廓的檢測(cè)流程，包括Al:輪廓檢測(cè)(邊緣檢測(cè))，得到場(chǎng)景灰度圖像中的所有輪廓數(shù)據(jù)，本步中，輪廓檢測(cè)可以采用Canny算子、Sobel算子、Prewitt算子、Robert算子和Laplacian等邊緣檢測(cè)算子中的一種。A2:輪廓封閉性檢測(cè)及多邊形擬合，即對(duì)Al步驟檢測(cè)出的所有輪廓數(shù)據(jù)進(jìn)行封閉性檢測(cè)和多邊形擬合，提取出與預(yù)置模板圖像的輪廓形狀一致的所有封閉輪廓或提取出滿足預(yù)置形狀參數(shù)的所有封閉輪廓。如圖3中，數(shù)據(jù)庫(kù)中的模板圖像輪廓為四邊形，則多邊形擬合時(shí)，僅提取四邊形輪廓。A3 :輪廓唯一性判斷，即將所述提取出的封閉輪廓中的包含所述場(chǎng)景灰度圖像中心點(diǎn)的最大輪廓或最小輪廓確定為目標(biāo)對(duì)象輪廓。第二種目標(biāo)對(duì)象輪廓的檢測(cè)流程中，先進(jìn)行中心點(diǎn)檢測(cè)再進(jìn)行多邊形擬合，通過(guò)中心點(diǎn)檢測(cè)即可剔除大部分不相關(guān)輪廓，相比上述目標(biāo)對(duì)象輪廓的檢測(cè)流程更容易得到目標(biāo)對(duì)象輪廓。本發(fā)明實(shí)施例中，為了提高檢索準(zhǔn)確率，可以在場(chǎng)景灰度圖像中進(jìn)行第一次目標(biāo)對(duì)象輪廓檢測(cè)之前，首先檢測(cè)所述場(chǎng)景灰度圖像中是否有觸發(fā)標(biāo)識(shí)；當(dāng)在預(yù)置時(shí)間內(nèi)或預(yù)置幀數(shù)內(nèi)檢測(cè)到觸發(fā)標(biāo)識(shí)，則從本幀開始對(duì)每幀場(chǎng)景灰度圖像進(jìn)行一次目標(biāo)對(duì)象輪廓檢測(cè)，否則結(jié)束本次圖像檢索流程，這樣可以極大減少移動(dòng)終端中的開銷。所述觸發(fā)標(biāo)識(shí)可以為任意預(yù)置標(biāo)識(shí)，比如一個(gè)L0G0，或一個(gè)特定圖形等，該觸發(fā)標(biāo)識(shí)起到一個(gè)控制開關(guān)的作用，可實(shí)現(xiàn)只向服務(wù)器端上傳帶有觸發(fā)標(biāo)識(shí)的圖像，提高檢索準(zhǔn)確率。例如將本發(fā)明實(shí)施例的圖像檢索方法運(yùn)用于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)時(shí)，可以在能進(jìn)行增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的圖片輪廓周邊標(biāo)記一個(gè)特定觸發(fā)標(biāo)識(shí)，只有標(biāo)記了這個(gè)觸發(fā)標(biāo)識(shí)的圖片才將其上傳到圖像檢索服務(wù)器檢索，以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確推送增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)信息，避免用戶用終端任意捕獲圖像均發(fā)送到服務(wù)器端進(jìn)行檢索，造成的服務(wù)器端檢索壓力大，且任意圖像入庫(kù)增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的可能性也比較小，會(huì)造成時(shí)長(zhǎng)檢索不到結(jié)果，降低用戶體驗(yàn)。本說(shuō)明書中公開的所有特征，或公開的所有方法或過(guò)程中的步驟，除了互相排斥的特征和/或步驟以外，均可以以任何方式組合。本說(shuō)明書(包括任何附加權(quán)利要求、摘要和附圖)中公開的任一特征，除非特別敘述，均可被其他等效或具有類似目的的替代特征加以替換。即，除非特別敘述，每個(gè)特征只是一系列等效或類似特征中的一個(gè)例子而已。本發(fā)明并不局限于前述的具體實(shí)施方式
。本發(fā)明擴(kuò)展到任何在本說(shuō)明書中披露的新特征或任何新的組合，以及披露的任一新的方法或過(guò)程的步驟或任何新的組合。
權(quán)利要求
1.一種輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法，應(yīng)用于移動(dòng)終端中，其特征在于，包括 在攝像模塊捕獲的每ー幀場(chǎng)景圖像中檢測(cè)一次目標(biāo)對(duì)象輪廓； 對(duì)每ー幀中檢測(cè)到的目標(biāo)對(duì)象輪廓進(jìn)行一次完整性判斷，并從每ー個(gè)完整輪廓上按相同順序提取出至少3個(gè)頂點(diǎn)作為比對(duì)點(diǎn)； 當(dāng)判斷出連續(xù)N幀中檢測(cè)到的目標(biāo)對(duì)象輪廓均為完整輪廓，且將這N幀中的第2至N幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)分別與第I幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)進(jìn)行位置穩(wěn)定性比對(duì)，若均未超出預(yù)設(shè)的誤差范圍，則判定輪廓檢測(cè)為穩(wěn)定，其中N=[幀率FPS*預(yù)置等待時(shí)間]。
2.如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)每一幀中檢測(cè)到的目標(biāo)對(duì)象輪廓進(jìn)行一次完整性判斷，進(jìn)ー步包括 檢測(cè)目標(biāo)對(duì)象輪廓的有效頂點(diǎn)個(gè)數(shù)是否等于設(shè)定值，若檢測(cè)結(jié)果為是，則判斷本幀中檢測(cè)到的目標(biāo)對(duì)象輪廓為完整輪廓。
3.如權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述預(yù)置等待時(shí)間為0.5秒飛秒。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述將這N幀中的第2至N幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)分別與第I幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)進(jìn)行位置穩(wěn)定性比對(duì)，進(jìn)ー步包括 分別將第2至N幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的所有比對(duì)點(diǎn)的X坐標(biāo)值總和/Y值總和/X+Y值的總和，與第I幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的所有比對(duì)點(diǎn)的X坐標(biāo)值總和/Y值總和/X+Y值的總和進(jìn)行求差比對(duì)； 判斷每一次比對(duì)計(jì)算得到的差值是否均在預(yù)設(shè)的誤差范圍內(nèi)； 若判斷結(jié)果為是，則判定輪廓檢測(cè)為穩(wěn)定。
5.如權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述將這N幀中的第2至N幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)分別與第I幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)進(jìn)行位置穩(wěn)定性比對(duì)，進(jìn)ー步包括 分別將第2至N幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)，依照提取順序逐個(gè)與第I幀目標(biāo)對(duì)象輪廓上提取的比對(duì)點(diǎn)進(jìn)行單點(diǎn)X坐標(biāo)值或Y坐標(biāo)值求差比對(duì)； 判斷每一次比對(duì)計(jì)算得到的差值是否均在預(yù)設(shè)的誤差范圍內(nèi)； 若判斷結(jié)果為是，則判定輪廓檢測(cè)為穩(wěn)定。
6.如權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述預(yù)設(shè)的誤差范圍為0 120像素。
7.ー種圖像檢索方法，應(yīng)用于移動(dòng)終端中，其特征在于，包括 對(duì)攝像模塊捕獲的每一幀場(chǎng)景圖像進(jìn)行灰度變換及降噪處理，得到場(chǎng)景灰度圖像，并在每幀場(chǎng)景灰度圖像中進(jìn)行一次目標(biāo)對(duì)象輪廓檢測(cè)； 采用權(quán)利要求1至6中任一項(xiàng)所述的方法判斷目標(biāo)對(duì)象輪廓的檢測(cè)是否達(dá)到穩(wěn)定； 當(dāng)判斷結(jié)果為穩(wěn)定時(shí)，將當(dāng)前幀目標(biāo)對(duì)象輪廓內(nèi)的目標(biāo)灰度圖像截取出來(lái)上傳至圖像檢索服務(wù)器端進(jìn)行圖像檢索，或 對(duì)當(dāng)前幀目標(biāo)對(duì)象輪廓內(nèi)的目標(biāo)灰度圖像進(jìn)行特征檢測(cè)，將得到的目標(biāo)灰度圖像的特征描述上傳至圖像檢索服務(wù)器端進(jìn)行圖像檢索。
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，在場(chǎng)景灰度圖像中進(jìn)行第一次目標(biāo)對(duì)象輪廓檢測(cè)之前，還包括檢測(cè)所述場(chǎng)景灰度圖像中是否有觸發(fā)標(biāo)識(shí)；當(dāng)在預(yù)置時(shí)間內(nèi)或預(yù)置幀數(shù)內(nèi)檢測(cè)到觸發(fā)標(biāo)識(shí)，則從本幀開始對(duì)每幀場(chǎng)景灰度圖像進(jìn)行一次 目標(biāo)對(duì)象輪廓檢測(cè)，否則結(jié)束本次圖像檢索流程。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷方法，根據(jù)檢測(cè)到的連續(xù)多幀目標(biāo)對(duì)象輪廓的完整性及輪廓上選取的比對(duì)頂點(diǎn)的位置穩(wěn)定性，判斷輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性，該方法可有效解決用戶在使用移動(dòng)終端過(guò)程中，由于手的抖動(dòng)而造成的輪廓檢測(cè)不穩(wěn)的問(wèn)題；本發(fā)明還公開了一種圖像檢索方法，在進(jìn)行圖像檢索之前，先進(jìn)行目標(biāo)對(duì)象輪廓檢測(cè)及輪廓檢測(cè)穩(wěn)定性判斷，將判定為穩(wěn)定后的目標(biāo)對(duì)象輪廓內(nèi)的目標(biāo)灰度圖像截取出來(lái)，上傳至圖像檢索服務(wù)器端進(jìn)行基于內(nèi)容的圖像檢索，減少圖像背景對(duì)圖像檢索結(jié)果的影響，提高檢索精確度，本發(fā)明特別適用于移動(dòng)云圖像檢索領(lǐng)域。
文檔編號(hào)G06T7/00GK103049911SQ20121055731
公開日2013年4月17日 申請(qǐng)日期2012年12月20日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月20日
發(fā)明者金科, 柳寅秋, 宋海濤 申請(qǐng)人:成都理想境界科技有限公司