本申請一般涉及圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，且更具體地，涉及一種規(guī)則形狀檢測方法和系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

規(guī)則形狀(或多邊形)是指具有各內(nèi)角相等及各邊也相等的多邊形。圓形可以認(rèn)為是規(guī)則多邊形邊數(shù)逐漸增大趨于無窮的極限情況。規(guī)則形狀的大小可以被定義為內(nèi)切圓的半徑大小，即規(guī)則形狀的中心點(diǎn)到各個(gè)邊(在圓形的情況下，曲線邊的切線)的垂直距離。

在相關(guān)技術(shù)中，一般有三類形狀檢測方法:1)利用顏色信息，具有特定含義的規(guī)則形狀通常被設(shè)計(jì)為具有特殊的顏色來更好地引起顯著的關(guān)注；2)利用形狀信息，規(guī)則形狀具有某些對稱性質(zhì)可以作為先驗(yàn)信息加以利用；3)利用視覺關(guān)注(感知)模型，模擬人類視覺感知系統(tǒng)來檢測圖像中最顯著的物體和形狀，這些物體往往具有特定的顏色或形狀特征。

然而，在上述方法中，基于顏色特征的方法容易受到光照不足或惡劣天氣條件的影響，例如霧霾或雨雪天氣，而視覺關(guān)注模型并不是特別針對規(guī)則形狀檢測而設(shè)計(jì)，因此在規(guī)則形狀檢測上往往得不到令人滿意的結(jié)果。同時(shí)，基于形狀信息檢測的方法需要克服諸如形狀旋轉(zhuǎn)變形或局部遮擋等問題。

存在對能夠有效利用圖像自身結(jié)構(gòu)信息快速魯棒地檢測規(guī)則形狀的技術(shù)的需要。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供一種規(guī)則形狀檢測方法，包括如下步驟：對輸入的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣檢測，以形成包括多個(gè)邊緣的邊緣圖像；基于設(shè)置的半徑來提取邊緣等距點(diǎn)，其中，所述邊緣等距點(diǎn)的每個(gè)到多個(gè)邊緣中的相應(yīng)的一些邊緣的距離等于所述設(shè)置的半徑；基于局部窗口內(nèi)的邊緣等距點(diǎn)的空間分布，分析所述局部窗口內(nèi)的邊緣等距點(diǎn)的集中點(diǎn)處的局部朝向?qū)傩裕? 將具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)結(jié)合其所在的空間位置聚類到同一分組中；基于同一分組中的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩砸约翱臻g位置，來聚合分析候選規(guī)則形狀的類型。

根據(jù)本發(fā)明的另一方面，提供一種規(guī)則形狀檢測系統(tǒng)，包括：邊緣檢測裝置，被配置為對輸入的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣檢測，以形成包括多個(gè)邊緣的邊緣圖像；邊緣等距點(diǎn)提取裝置，被配置為基于設(shè)置的半徑來提取邊緣等距點(diǎn)，其中，所述邊緣等距點(diǎn)的每個(gè)到多個(gè)邊緣中的相應(yīng)的一些邊緣的距離等于所述設(shè)置的半徑；局部朝向?qū)傩苑治鲅b置，被配置為基于局部窗口內(nèi)的邊緣等距點(diǎn)的空間分布，分析所述局部窗口內(nèi)的邊緣等距點(diǎn)的集中點(diǎn)處的局部朝向?qū)傩?；聚類裝置，被配置為將具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)結(jié)合其所在的空間位置聚類到同一分組中；聚合分析裝置，被配置為基于同一分組中的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩砸约翱臻g位置，來聚合分析候選規(guī)則形狀的類型。

附圖說明

圖1是例示應(yīng)用本發(fā)明的各個(gè)實(shí)施例的硬件結(jié)構(gòu)的示意圖。

圖2是例示根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的規(guī)則形狀檢測方法的流程圖。

圖3A是例示的輸入圖像；圖3B是例示的邊緣圖像。

圖4是例示邊緣等距點(diǎn)的定義。

圖5是例示邊緣等距點(diǎn)的空間分布。

圖6是例示邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩苑治龅囊粋€(gè)示例過程的流程圖。

圖7是例示邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩苑治鲈谌切?、圓形和單邊的不同情況下的示意圖。

圖8是例示邊緣等距點(diǎn)的分組的聚合分析以輸出規(guī)則形狀類型、朝向和/或大小的一個(gè)示例過程的流程圖。

圖9是例示邊緣等距點(diǎn)的分組的聚合分析在三角形、圓形和單邊的不同情況下的示意圖。

圖10A是例示原始圖像以及檢測得到的候選規(guī)則形狀的類型、朝向和大小的示意圖；圖10B是例示原始圖像以及檢測得到的驗(yàn)證和優(yōu)化后的規(guī)則形狀的類型、朝向和大小的示意圖。

圖11是例示根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施例的規(guī)則形狀檢測系統(tǒng)的方框圖。

圖12示出了適于用來實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施方式的示例性計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12的框圖。

具體實(shí)施方式

現(xiàn)在將詳細(xì)參照本發(fā)明的具體實(shí)施例，在附圖中例示了本發(fā)明的例子。盡管將結(jié)合具體實(shí)施例描述本發(fā)明，但將理解，不是想要將本發(fā)明限于所述的實(shí)施例。相反，想要覆蓋由所附權(quán)利要求限定的在本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)包括的變更、修改和等價(jià)物。應(yīng)注意，這里描述的方法步驟都可以由任何功能塊或功能布置來實(shí)現(xiàn)，且任何功能塊或功能布置可被實(shí)現(xiàn)為物理實(shí)體或邏輯實(shí)體、或者兩者的組合。

為了使本領(lǐng)域技術(shù)人員更好地理解本發(fā)明，下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施方式對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)說明。

圖1是例示應(yīng)用本發(fā)明的各個(gè)實(shí)施例的硬件結(jié)構(gòu)的示意圖。

如圖1所示，整個(gè)系統(tǒng)包括四個(gè)模塊，分別為圖像捕獲模塊110、核心處理模塊120、存儲器模塊130及用戶交互界面140。當(dāng)然，這僅是示例而非限制，實(shí)際上，可以根據(jù)實(shí)際情況來增加或刪除各種硬件。

圖2是例示根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的規(guī)則形狀檢測方法的流程圖。

如圖2所示的規(guī)則形狀檢測方法200包括如下步驟：步驟201，對輸入的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣檢測，以形成包括多個(gè)邊緣的邊緣圖像；步驟202，基于設(shè)置的半徑來提取邊緣等距點(diǎn)，其中，所述邊緣等距點(diǎn)的每個(gè)到多個(gè)邊緣中的相應(yīng)的一些邊緣的距離等于所述設(shè)置的半徑；步驟203，基于局部窗口內(nèi)的邊緣等距點(diǎn)的空間分布，分析所述局部窗口內(nèi)的邊緣等距點(diǎn)的集中點(diǎn)處的局部朝向?qū)傩?；步驟204，將具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)結(jié)合其所在的空間位置聚類到同一分組中；步驟205，基于同一分組中的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩砸约翱臻g位置，來聚合分析候選規(guī)則形狀的類型。

如此，根據(jù)邊緣檢測后得到的邊緣圖像中提取的邊緣等距點(diǎn)的空間分布，可以分析這些邊緣等距點(diǎn)的空間屬性、例如分布較多的邊緣等距點(diǎn)(例如集中點(diǎn))周圍的其他邊緣等距點(diǎn)組成的直線(或曲線、單個(gè)點(diǎn)等)的局部朝向?qū)傩?，根?jù)規(guī)則形狀通常包括相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)(例如，三角形包括具有120度(或60度)夾角的局部朝向?qū)傩缘?的原理，來將具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)結(jié)合其所在的空間位置聚類到同一分組 中，并聚合分析該同一分組中的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩砸约翱臻g位置(例如，三角形包括具有120度(或60度)夾角的局部朝向?qū)傩?，以及邊緣等距點(diǎn)的集中點(diǎn)的連線之間的夾角和朝向與局部朝向?qū)傩灾睾系?，來聚合分析候選規(guī)則形狀的類型。

具體地，在步驟201中，對輸入的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣檢測，以形成包括多個(gè)邊緣的邊緣圖像。在現(xiàn)有技術(shù)中，邊緣檢測的算法有很多種?；谒阉鞯倪吘墮z測方法首先計(jì)算邊緣強(qiáng)度，通常用一階導(dǎo)數(shù)表示，例如梯度模，然后，用計(jì)算估計(jì)邊緣的局部方向，通常采用梯度的方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值?；诹憬徊娴姆椒ㄕ业接蓤D像得到的二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點(diǎn)來定位邊緣。通常用拉普拉斯算子或非線性微分方程的零交叉點(diǎn)。一階導(dǎo)數(shù)的算子可以包括：Roberts Cross算子、Prewitt算子、Sobel算子、Kirsch算子、羅盤算子等。二階導(dǎo)數(shù)的算子可以包括：Marr-Hildreth、在梯度方向的二階導(dǎo)數(shù)過零點(diǎn)、Canny算子、Laplacian算子等。在本說明書中，僅采用梯度算法作為例子來計(jì)算邊緣強(qiáng)度，但很顯然，該例子僅是示例而非限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員在實(shí)踐中可以采用其他各種邊緣檢測算法來實(shí)現(xiàn)邊緣檢測的目的。

如此，可以獲得呈現(xiàn)各個(gè)邊緣的邊緣圖像，在該邊緣圖像中，可以存在規(guī)則形狀的邊緣形狀(對應(yīng)于實(shí)際的規(guī)則形狀的物體)以及其他各種形狀的邊緣形狀。下面各步驟可以從邊緣圖像中尋找具有規(guī)則形狀的邊緣形狀，以此為基礎(chǔ)來判斷實(shí)際的規(guī)則形狀。

在步驟202中，基于設(shè)置的半徑來提取邊緣等距點(diǎn)，其中，所述邊緣等距點(diǎn)的每個(gè)到多個(gè)邊緣中的相應(yīng)的一些邊緣的距離等于所述設(shè)置的半徑。具體地，邊緣圖像中的邊緣可能是直線的、也可能是曲線的。如果是直線的，則邊緣等距點(diǎn)到該直線的垂直距離等于所述設(shè)置的半徑，而如果是曲線的，則邊緣等距點(diǎn)到該曲線的某處的切線的垂直距離等于所述設(shè)置的半徑。

該步驟202可以包括：采用徑向?qū)ΨQ變換算法來提取距離其最近的邊緣像素點(diǎn)的距離為該設(shè)置的半徑的邊緣等距點(diǎn)；保留在同一像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的數(shù)量大于預(yù)定過濾閾值的邊緣等距點(diǎn)。當(dāng)然，在此，徑向?qū)ΨQ變換算法僅是一個(gè)示例，而非限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員還可以采用其他算法、例如來提取邊緣等距點(diǎn)。

通常，通過實(shí)際的規(guī)則圖形的邊緣得到的邊緣等距點(diǎn)的分布也呈現(xiàn)規(guī)則 的圖形，而實(shí)際的規(guī)則圖形與邊緣等距點(diǎn)的規(guī)則的圖形之間通常是成比例的關(guān)系，即形狀可能相似，但大小可能不同。因此，通過研究和分析這些邊緣等距點(diǎn)的分布，可以根據(jù)規(guī)則圖形的規(guī)律來尋找邊緣等距點(diǎn)的分布的規(guī)律，進(jìn)而確定候選的規(guī)則形狀和可能更進(jìn)一步的實(shí)際的規(guī)則形狀。

在步驟203中，基于局部窗口內(nèi)的邊緣等距點(diǎn)的空間分布，分析所述局部窗口內(nèi)的邊緣等距點(diǎn)的集中點(diǎn)處的局部朝向?qū)傩?。由于針對邊緣圖像中的所有邊緣都提取邊緣等距點(diǎn)，則可以獲得這些邊緣等距點(diǎn)組成的分布圖，而通過該分布圖，可以得到某些集中了較多邊緣等距點(diǎn)的集中點(diǎn)周圍的邊緣等距點(diǎn)的分布，例如在該集中點(diǎn)周圍集中了呈現(xiàn)直線形態(tài)的若干邊緣等距點(diǎn)，則可以獲得明顯的局部朝向?qū)傩?例如，直線的方向作為局部朝向)；如果在該集中點(diǎn)周圍分散分布了無明顯直線形態(tài)的若干邊緣等距點(diǎn)，則獲得不明顯的局部朝向?qū)傩?，即沒有明顯的直線的方向。

例如，可以采用獨(dú)立成分分析算法(Independent component analysis，ICA)來分析所述局部窗口內(nèi)的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩?。?dāng)然，獨(dú)立成分分析算法僅是示例，還可以采用其他分析算法、例如主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)等。

在步驟204中，將具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)結(jié)合其所在的空間位置聚類到同一分組中。在該步驟中，在局部窗口內(nèi)尋找具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)，因?yàn)閷?shí)際的規(guī)則形狀的邊緣會得到類似規(guī)則形狀的邊緣等距點(diǎn)的分布。例如，實(shí)際的等邊多邊形會得到類似等邊多邊形的邊緣等距點(diǎn)的分布，而在這種分布中，邊緣等距點(diǎn)通常具有相似的局部朝向?qū)傩?，例如，具有夾角在120或60度的局部朝向?qū)傩裕瑒t可能是等邊三角形，等等。因此，先將具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)結(jié)合其所在的空間位置聚類到同一分組中可以減少需要聚合分析的工作量，而僅從能夠聚類到同一分組中的這些邊緣等距點(diǎn)的分布來聚合分析候選規(guī)則形狀的類型，如以下步驟205。

在步驟205中，基于同一分組中的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩砸约翱臻g位置，來聚合分析候選規(guī)則形狀的類型。由于同一分組中的邊緣等距點(diǎn)都具有相似的局部朝向?qū)傩?，則可以通過規(guī)則形狀的邊的直線朝向規(guī)律以及規(guī)則形狀的頂點(diǎn)的分布規(guī)律，來聚合分析同一分組中的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩砸约翱臻g位置，來推測候選規(guī)則形狀的類型。

具體地，在一個(gè)實(shí)施例中，步驟205可以包括：如果一個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的個(gè)數(shù)高于第一閾值，則根據(jù)該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚣斑@些局部朝向方向的個(gè)數(shù)來判斷候選規(guī)則形狀的邊數(shù)以及形狀的旋轉(zhuǎn)角度；如果多個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的個(gè)數(shù)低于第一閾值而高于第二閾值，則結(jié)合該多個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩院驮摱鄠€(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的空間位置關(guān)系來判斷候選規(guī)則形狀的類型，其中，所述第一閾值高于所述第二閾值。

具體地，在前一種情況下，如果一個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的個(gè)數(shù)高于第一閾值，則可能在步驟202中設(shè)置的半徑正好基本上是實(shí)際存在的某一規(guī)則形狀的半徑，則可能以這種半徑得到的各個(gè)邊緣等距點(diǎn)都匯聚在該規(guī)則形狀的中心點(diǎn)處或周圍，則在該中心點(diǎn)的像素處或周圍出現(xiàn)的邊緣等距點(diǎn)的數(shù)量應(yīng)該是很大的。因此，設(shè)置一個(gè)較大的第一閾值，來篩選出這種情況。在這種情況下，可以根據(jù)該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚣斑@些局部朝向方向的個(gè)數(shù)來判斷候選規(guī)則形狀的邊數(shù)以及形狀的旋轉(zhuǎn)角度：具體地，如果該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚴窃?60度范圍內(nèi)均勻分布的、且這些局部朝向方向的個(gè)數(shù)很多，則該規(guī)則形狀更可能是圓形；而如果該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚴浅尸F(xiàn)120度(或60度)夾角的、且這些局部朝向方向的個(gè)數(shù)大約是3個(gè)，則該規(guī)則形狀更可能是等邊三角形；而如果該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚴浅尸F(xiàn)90度夾角的、且這些局部朝向方向的個(gè)數(shù)大約是4個(gè)，則該規(guī)則形狀更可能是正方形(等邊四角形)；……如果該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚴浅尸F(xiàn)360度/n的夾角的、且這些局部朝向方向的個(gè)數(shù)大約是n個(gè)，則該規(guī)則形狀更可能是等邊n角形，n為大于或等于3的正整數(shù)。

在后一種情況下，如果多個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的個(gè)數(shù)低于第一閾值而高于第二閾值，即，個(gè)數(shù)并非很多，則可能在步驟202中設(shè)置的半徑大于或小于實(shí)際存在的某一規(guī)則形狀的半徑，則結(jié)合該多個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩院驮摱鄠€(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的空間位置關(guān)系來判斷候選規(guī)則形狀的類型。

在一個(gè)實(shí)施例中，上述如果多個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的個(gè)數(shù)低于第一 閾值而高于第二閾值，則結(jié)合該多個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩院驮摱鄠€(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的空間位置關(guān)系來判斷候選規(guī)則形狀的類型的步驟可以包括：如果多個(gè)像素點(diǎn)的每個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩灾甘久黠@的兩個(gè)局部朝向方向，則判斷候選規(guī)則形狀的類型為多邊形，以及根據(jù)該兩個(gè)局部朝向方向之間的夾角、以及所述每個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)之間的連線與該夾角的重合度來進(jìn)一步判斷多邊形的邊數(shù)；如果多個(gè)像素點(diǎn)的每個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩灾甘緵]有明顯的局部朝向方向，則判斷該候選規(guī)則形狀的類型為圓形；如果每個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩灾甘緝H具有明顯的一個(gè)局部朝向方向，則判斷不存在候選規(guī)則形狀。

在一個(gè)實(shí)施例中，上述如果多個(gè)像素點(diǎn)的每個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩灾甘久黠@的兩個(gè)局部朝向方向，則判斷候選規(guī)則形狀的類型為多邊形，以及根據(jù)該兩個(gè)局部朝向方向之間的夾角、以及所述每個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)之間的連線與該夾角的重合度來進(jìn)一步判斷多邊形的邊數(shù)的步驟包括：如果該兩個(gè)局部朝向方向之間的夾角基本上等于360°/n，且存在邊緣等距點(diǎn)的個(gè)數(shù)低于第一閾值而高于第二閾值的n個(gè)像素點(diǎn)，且該n個(gè)像素點(diǎn)之間的連線與各個(gè)局部朝向方向基本重合，則判斷該多邊形的邊數(shù)為n，其中，n為大于或等于3的正整數(shù)。

在一個(gè)實(shí)施例中，該方法200還可以包括如下步驟：驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型；優(yōu)化候選規(guī)則形狀的大小和旋轉(zhuǎn)角度信息；輸出驗(yàn)證和優(yōu)化后的規(guī)則形狀。由于，在步驟202中，設(shè)置了一個(gè)初始的半徑，來通過步驟203-205得到了候選規(guī)則形狀的類型。接下來，如果需要更精確的信息、例如實(shí)際的規(guī)則形狀的類型、其實(shí)際的半徑、以及其實(shí)際的旋轉(zhuǎn)角度信息(例如，三角形是正三角形還是倒三角形還是其他任何旋轉(zhuǎn)角度，等等)，則進(jìn)一步驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型，如下詳細(xì)描述的。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型的步驟可以包括：根據(jù)候選規(guī)則形狀的類型，估計(jì)該候選規(guī)則形狀的中心點(diǎn)；基于所述中心點(diǎn)與同一分組中的邊緣等距點(diǎn)所連成的線的垂直距離，來向所述設(shè)置的半徑增加和減少所述垂直距離，以得到增加后的半徑和減少后的半徑；在距離所述中心點(diǎn)的增加后的半徑和減少后的半徑周圍，檢測所述邊緣圖像中是否存在規(guī)則形狀的邊緣；如果是，則驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型是該規(guī)則形狀，且將檢測 到規(guī)則形狀的邊緣時(shí)的增加后的半徑或減少后的半徑作為規(guī)則形狀的實(shí)際半徑；如果否，則驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型不是該規(guī)則形狀。

在此，由于在步驟202中初步設(shè)置的半徑不一定是實(shí)際的規(guī)則形狀的半徑，而利用該初步設(shè)置的半徑得到的邊緣等距點(diǎn)所組成的類似規(guī)則的圖形與實(shí)際規(guī)則形狀的圖形之間通常是成比例的關(guān)系，而該關(guān)系可能是：該初步設(shè)置的半徑加上或減去該邊緣等距點(diǎn)所組成的類似規(guī)則的圖形的半徑可能等于實(shí)際的規(guī)則形狀的半徑。但是，具體是加上還是減去，需要進(jìn)一步驗(yàn)證。因此，基于所述中心點(diǎn)與同一分組中的邊緣等距點(diǎn)所連成的線的垂直距離(即，邊緣等距點(diǎn)所組成的類似規(guī)則的圖形的半徑)，來向所述設(shè)置的半徑增加和減少所述垂直距離，以得到增加后的半徑和減少后的半徑，且在距離所述中心點(diǎn)的增加后的半徑和減少后的半徑周圍，檢測所述邊緣圖像中是否存在規(guī)則形狀的邊緣。如果是，則驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型是該規(guī)則形狀，且將檢測到規(guī)則形狀的邊緣時(shí)的增加后的半徑或減少后的半徑作為規(guī)則形狀的實(shí)際半徑；如果否，則驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型不是該規(guī)則形狀。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述優(yōu)化候選規(guī)則形狀的大小和旋轉(zhuǎn)角度信息的步驟可以包括：如果驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型是該規(guī)則形狀，則確定檢測到規(guī)則形狀的邊緣的半徑的大?。换诖_定的半徑的大小和檢測到的規(guī)則形狀的邊緣，來得到優(yōu)化的規(guī)則形狀的大小和旋轉(zhuǎn)角度信息。在此，可以將檢測到規(guī)則形狀的邊緣時(shí)的增加后的半徑或減少后的半徑作為規(guī)則形狀的實(shí)際半徑的大小。另外，可以通過檢測到的實(shí)際的規(guī)則形狀的邊緣來獲得該規(guī)則形狀的旋轉(zhuǎn)角度信息，例如，等邊三角形是正三角形還是倒三角形還是其他旋轉(zhuǎn)角度等等。

如此，根據(jù)邊緣檢測后得到的邊緣圖像中提取的邊緣等距點(diǎn)的空間分布，可以分析這些邊緣等距點(diǎn)的空間屬性、例如分布較多的邊緣等距點(diǎn)(例如集中點(diǎn))周圍的其他邊緣等距點(diǎn)組成的直線(或曲線、單個(gè)點(diǎn)等)的局部朝向?qū)傩?，根?jù)規(guī)則形狀通常包括相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)(例如，三角形包括具有120度(或60度)夾角的局部朝向?qū)傩缘?的原理，來將具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)結(jié)合其所在的空間位置聚類到同一分組中，并聚合分析該同一分組中的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩砸约翱臻g位置(例如，三角形包括具有120度(或60度)夾角的局部朝向?qū)傩?，以及邊緣等距點(diǎn)的集中點(diǎn)的連線之間的夾角和朝向與局部朝向?qū)傩灾睾系?，來聚合分析候 選規(guī)則形狀的類型。并且，可以通過基于所述中心點(diǎn)與同一分組中的邊緣等距點(diǎn)所連成的線的垂直距離(即，邊緣等距點(diǎn)所組成的類似規(guī)則的圖形的半徑)，來向初步設(shè)置的半徑增加和減少所述垂直距離，以得到增加后的半徑和減少后的半徑，且在距離所述中心點(diǎn)的增加后的半徑和減少后的半徑周圍，檢測所述邊緣圖像中是否存在規(guī)則形狀的邊緣，從而進(jìn)一步驗(yàn)證是否存在規(guī)則形狀，以及優(yōu)化該實(shí)際的規(guī)則形狀的半徑大小和旋轉(zhuǎn)角度信息。

以下描述基于具體的輸入圖像示例而進(jìn)行的本技術(shù)的方法的具體流程以及相應(yīng)示意圖。

注意，接下來要介紹的示例僅是一個(gè)具體的例子，而不作為限制本發(fā)明的實(shí)施例必須為如下具體的步驟、數(shù)值、條件、數(shù)據(jù)、順序等等。本領(lǐng)域技術(shù)人員可以通過閱讀本說明書來運(yùn)用本發(fā)明的構(gòu)思來構(gòu)造本說明書中未提到的更多實(shí)施例。

圖3A是例示的輸入圖像；圖3B是例示的邊緣圖像。

在該例子中，基于如3A輸入的圖像數(shù)據(jù)，提取梯度圖像?？衫胹obel算子或其他相關(guān)圖像操作子以獲得輸入圖像數(shù)據(jù)的梯度圖像。根據(jù)所生成的梯度圖像的梯度幅值提取邊緣像素點(diǎn)，從而構(gòu)成邊緣圖像，如圖3B所示。

圖4是例示邊緣等距點(diǎn)的定義。

在本步驟中，根據(jù)生成邊緣圖像，提取邊緣等距點(diǎn)。邊緣等距點(diǎn)的定義如圖4所示，即為到一堆邊緣點(diǎn)距離相等的像素點(diǎn)位置。提取邊緣等距點(diǎn)的方法可以有多種現(xiàn)有技術(shù)進(jìn)行利用。在本實(shí)施例中，采用徑向?qū)ΨQ變換方法進(jìn)行提取。給定一個(gè)初步設(shè)置的預(yù)定半徑R，提取距離其最近的邊緣點(diǎn)的距離為R的邊緣等距點(diǎn)。半徑R不一定是要檢測的規(guī)則形狀物體的實(shí)際大小，容忍具有一定的偏差。

邊緣等距點(diǎn)的檢測結(jié)果示意圖如圖5所示。圖5是例示邊緣等距點(diǎn)的空間分布。其中，白色點(diǎn)代表邊緣等距點(diǎn)。因此，在圖中看出，白色越明顯，代表這個(gè)位置處的邊緣等距點(diǎn)越多。在這個(gè)分布圖中，可以定義一個(gè)預(yù)設(shè)的閾值來過濾在同一像素點(diǎn)處邊緣等距點(diǎn)個(gè)數(shù)小于預(yù)設(shè)的閾值的像素點(diǎn)，從而排除噪聲點(diǎn)的干擾。在圖5中，假設(shè)用白色圓圈標(biāo)出的局部窗口中的白色部分處的邊緣等距點(diǎn)的個(gè)數(shù)都大于或等于上述預(yù)設(shè)的閾值。因此，將這樣的邊緣等距點(diǎn)保留下來，以進(jìn)行接下來的進(jìn)一步分析。

圖6是例示邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩苑治龅囊粋€(gè)示例過程的流程圖。

在本步驟中，進(jìn)行邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩苑治?。每個(gè)邊緣等距點(diǎn)具有自己的局部朝向?qū)傩?Local orientation profile)。局部朝向?qū)傩园嗽擖c(diǎn)局部的結(jié)構(gòu)信息，具有多少較強(qiáng)的主朝向成分，每個(gè)主朝向成分的方向如何等。圖7給出了每個(gè)邊緣等距點(diǎn)周圍進(jìn)行局部朝向分析的流程圖。

首先，在步驟610中，對每個(gè)邊緣等距點(diǎn)，提取對應(yīng)的局部窗口，應(yīng)用自適應(yīng)閾值過濾局部窗口，保留高于閾值的像素點(diǎn)。該自適應(yīng)閾值過濾步驟在針對圖5的描述中也已經(jīng)討論過了。對閾值后的局部窗口內(nèi)點(diǎn)的空間分布進(jìn)行朝向分析，提取主要成分朝向信息?？梢岳弥T多成分分析方法，在本實(shí)施例中采用示例而非限制的獨(dú)立成分分析(Independent component analysis，ICA)的方法，其把數(shù)據(jù)或信號分離成統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的非高斯的信號源的線性組合。即，如圖7的中間所示，通過分析邊緣等距點(diǎn)的空間分布，可以將一些邊緣等距點(diǎn)分析為線性的直線，從而將直線的方向作為朝向信息，從而將穿過該邊緣等距點(diǎn)的直線的方向作為該邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩孕畔ⅰ?/p>

在步驟620中，對這些保留的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩赃M(jìn)行分析。具體示例見圖7。

圖7是例示邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩苑治鲈谌切巍A形和單邊的不同情況下的示意圖。在本例中，例如，對于左上角的三角形圖像701，每個(gè)邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩灾袑?個(gè)主要朝向成分，朝向方向角度大概相差120度(或銳角的60度)。對于圓形和更多的規(guī)則多邊形702，主要朝向成分將趨于均勻方向分布(即，沒有明顯的朝向)，結(jié)果將類似于高斯分布。對于其他的直線圖形703來說，邊緣等距點(diǎn)的主要朝向成分將只有一個(gè)方向的強(qiáng)成分，因此，通過分析規(guī)則圖形的邊緣的邊緣等距點(diǎn)的空間分布規(guī)律，發(fā)現(xiàn)邊緣等距點(diǎn)的空間分布具有較好的區(qū)分性和排除特性，用于區(qū)分規(guī)則圖形(等邊多邊形和圓形等)以及不規(guī)則圖像(例如，各種雜亂的直線等)。邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩院?或其空間位置可以提供足夠的先驗(yàn)信息用來推斷規(guī)則形狀的特征。

圖8是例示邊緣等距點(diǎn)的分組的聚合分析以輸出規(guī)則形狀類型、朝向和/或大小的一個(gè)示例過程的流程圖。

在本步驟中，根據(jù)計(jì)算得到的每個(gè)邊緣等距點(diǎn)及其局部朝向?qū)傩?，聚合分析得以?shí)施來檢測候選規(guī)則形狀的類型，和/或其朝向和大小。聚合分析的流程圖如圖8所示。

首先，在步驟810中，具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)結(jié)合其所在的空間位置會被聚類到同一個(gè)分組當(dāng)中，如圖9所示。圖9是例示邊緣等距點(diǎn)的分組的聚合分析在三角形、圓形和單邊的不同情況下的示意圖。其中，以三角形為例(見圖9的(a))，在相近的空間位置中，將有三個(gè)邊緣等距點(diǎn)聚類到同一個(gè)分組中，他們都具有2個(gè)強(qiáng)的主朝向成分，并且這兩個(gè)主朝向方向的角度差大致在120度(或60度)左右。在此，該強(qiáng)的主朝向成分可以通過先前提到的獨(dú)立成分分析法來得到。在后續(xù)步驟820中，將會對這三個(gè)邊緣等距點(diǎn)聯(lián)合進(jìn)行分析，即所述的聚合分析。在一些分組中，可能會包含有一些邊緣等距點(diǎn)，這些點(diǎn)不太可能構(gòu)成規(guī)則多邊形結(jié)構(gòu)(例如，圖9的(c))，對于這樣的分組將會在后續(xù)分析中予以排除。除此之外，根據(jù)聚合分析的結(jié)果，輸出形狀類型，朝向以及分組聚類的空間半徑大小為所檢測候選規(guī)則形狀的檢測結(jié)果。

在步驟820中，對這同一分組中的邊緣等距點(diǎn)聯(lián)合進(jìn)行分析，即聚合分析，來判斷候選的規(guī)則形狀類型、和/或朝向和/或大小(或半徑)。

聚類聚合分析可以分如下不同情況處理:

1)給定高閾值Th，首先判斷高于閾值Th的點(diǎn)，根據(jù)其局部主朝向方向的個(gè)數(shù)判斷其對應(yīng)的規(guī)則形狀的邊數(shù)，以及形狀的旋轉(zhuǎn)角度。

這種情況可能是由于在步驟202中設(shè)置的半徑正好基本上是實(shí)際存在的某一規(guī)則形狀的半徑，則可能以這種半徑得到的各個(gè)邊緣等距點(diǎn)都匯聚在該規(guī)則形狀的中心點(diǎn)處或周圍，則在該中心點(diǎn)的像素處或周圍出現(xiàn)的邊緣等距點(diǎn)的數(shù)量應(yīng)該是很大的。因此，設(shè)置一個(gè)較高的閾值Th，來篩選出這種情況。在這種情況下，可以根據(jù)該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚣斑@些局部朝向方向的個(gè)數(shù)來判斷候選規(guī)則形狀的邊數(shù)以及形狀的旋轉(zhuǎn)角度：具體地，如果該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚴窃?60度范圍內(nèi)均勻分布的、且這些局部朝向方向的個(gè)數(shù)很多、且可能呈類似高斯分布，則該規(guī)則形狀更可能是圓形；而如果該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚴浅尸F(xiàn)120度(或60度)夾角的、且這些局部朝向方向的個(gè)數(shù)大約是3個(gè)，則該規(guī)則形狀更可能是等邊三角形；而如果該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚴浅尸F(xiàn)90度夾角的、且這些局部朝向方向的個(gè)數(shù)大約是4個(gè)，則該規(guī)則形狀更可能是正方形(等邊四角形)；……如果該像素點(diǎn)處的邊 緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚴浅尸F(xiàn)360度/n的夾角的、且這些局部朝向方向的個(gè)數(shù)大約是n個(gè)，則該規(guī)則形狀更可能是等邊n角形，n為大于或等于3的正整數(shù)。

2)對于其他低于高閾值Th但高于低閾值Tl的點(diǎn)，則可能在步驟202中設(shè)置的半徑大于或小于實(shí)際存在的某一規(guī)則形狀的半徑，則結(jié)合其局部朝向?qū)傩院涂臻g位置關(guān)系，進(jìn)行聚類和聚合分析，根據(jù)不同的情況進(jìn)行處理:

a)雙邊情況:對應(yīng)于圖9(a)，在該聚類中，每個(gè)點(diǎn)具有明顯的兩個(gè)主要的局部朝向。根據(jù)兩邊夾角以及對應(yīng)點(diǎn)連線與該夾角的重合度來判斷該聚類包含規(guī)則形狀的類型，分情況處理(注意，在此提到的點(diǎn)可以是在某個(gè)局部位置中邊緣等距點(diǎn)較多的該局部位置，即邊緣等距點(diǎn)集中的集中點(diǎn)):

i.夾角在120度(或60度)附近:對應(yīng)正三角形情況，該聚類內(nèi)應(yīng)該包含有3個(gè)點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)的夾角均在120度(或60度)左右，且三點(diǎn)之間兩兩連線與各主方向基本重合，則篩選出對應(yīng)的構(gòu)成正三角形的三個(gè)候選點(diǎn)集合；

ii.夾角在90度左右:對應(yīng)四邊形情況，該聚類應(yīng)包含有4個(gè)點(diǎn)，每個(gè)點(diǎn)的夾角均在90度左右，且四點(diǎn)之間兩兩連線與主方向基本重合，則篩選出對應(yīng)構(gòu)成正四邊形的四個(gè)候選點(diǎn)的集合；

iii.其他正多邊形情況按上述方法推廣，即：如果該兩個(gè)局部朝向方向之間的夾角基本上等于360°/n，且該n個(gè)點(diǎn)之間的連線與各個(gè)局部朝向方向基本重合，則判斷該多邊形的邊數(shù)為n，其中，n為大于或等于3的正整數(shù)。。

b)圓形情況:對應(yīng)于圖9(b)圖，在該聚類中，每個(gè)點(diǎn)不具有明顯的局部主朝向，但是在一個(gè)小圓范圍內(nèi)存在一個(gè)明顯的圓環(huán)或圓形區(qū)域，則該區(qū)域?qū)?yīng)存在一個(gè)圓形的中心點(diǎn)；

c)單邊情況:對應(yīng)于圖9(c)圖，在該聚類中，每個(gè)點(diǎn)僅僅具有一個(gè)局部主朝向，則屬于原圖像中單邊的情況，不構(gòu)成規(guī)則多邊形的投影結(jié)果，因此該種聚類去除。

根據(jù)檢測得到的對應(yīng)正多邊形形狀的頂點(diǎn)集合，可以確定候選正多邊形的幾何中心和旋轉(zhuǎn)角度，而是否存在實(shí)際的正多邊形和/或?qū)?yīng)的正多邊形的實(shí)際半徑大小和旋轉(zhuǎn)角度則由下述驗(yàn)證和優(yōu)化步驟來確定。

圖10A是例示原始圖像以及檢測得到的候選規(guī)則形狀的類型、朝向和大小的示意圖；圖10B是例示原始圖像以及檢測得到的驗(yàn)證和優(yōu)化后的規(guī)則形狀的類型、朝向和大小的示意圖。

最后，候選規(guī)則形狀的檢測結(jié)果將會進(jìn)一步的驗(yàn)證和優(yōu)化。從候選檢測結(jié)果中，可以使用后驗(yàn)證處理用來進(jìn)一步驗(yàn)證候選結(jié)果并優(yōu)化候選形狀的大小及旋轉(zhuǎn)角度信息。形狀的朝向信息檢測結(jié)果可以根據(jù)之前所提取的邊緣圖像進(jìn)行驗(yàn)證，在有效邊緣等距點(diǎn)分組的局部窗口空間內(nèi)進(jìn)行驗(yàn)證優(yōu)化。對于形狀的實(shí)際大小，基于之前初步預(yù)定的半徑大小R、以及所在分組的邊緣等距點(diǎn)組成的形狀的半徑大小r進(jìn)行優(yōu)化?；诤蜻x規(guī)則形狀的中心點(diǎn)與同一分組中的邊緣等距點(diǎn)所連成的線的垂直距離(即，所在分組的邊緣等距點(diǎn)組成的規(guī)則形狀的半徑大小r)，來向所述設(shè)置的半徑R增加和減少所述垂直距離r，以得到增加后的半徑(R+r)和減少后的半徑(R-r)；在距離所述中心點(diǎn)的增加后的半徑(R+r)和減少后的半徑(R-r)周圍，檢測所述邊緣圖像中是否存在規(guī)則形狀的邊緣；如果是，則驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型是該規(guī)則形狀，且將檢測到規(guī)則形狀的邊緣時(shí)的增加后的半徑或減少后的半徑作為規(guī)則形狀的實(shí)際半徑；如果否，則驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型不是該規(guī)則形狀?？梢詫z測到規(guī)則形狀的邊緣時(shí)的增加后的半徑或減少后的半徑作為規(guī)則形狀的實(shí)際半徑的大小(R+r或R-r)。另外，可以通過檢測到的實(shí)際的規(guī)則形狀的邊緣來獲得該規(guī)則形狀的旋轉(zhuǎn)角度信息。

在圖10A中，預(yù)定形狀大小R比物體實(shí)際大小略大一些，以虛線顯示。圖10B顯示了示例檢測優(yōu)化結(jié)果。如圖10B所示，經(jīng)過后驗(yàn)證處理優(yōu)化后，物體實(shí)際大小得到了調(diào)整(R-r)，輸出的結(jié)果以實(shí)線顯示。

如此，根據(jù)邊緣檢測后得到的邊緣圖像中提取的邊緣等距點(diǎn)的空間分布，可以分析這些邊緣等距點(diǎn)的空間屬性、例如分布較多的邊緣等距點(diǎn)(例如集中點(diǎn))周圍的其他邊緣等距點(diǎn)組成的直線(或曲線、單個(gè)點(diǎn)等)的局部朝向?qū)傩?，根?jù)規(guī)則形狀通常包括相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)(例如，三角形包括具有120度(或60度)夾角的局部朝向?qū)傩缘?的原理，來將具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)結(jié)合其所在的空間位置聚類到同一分組中，并聚合分析該同一分組中的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩砸约翱臻g位置(例如，三角形包括具有120度(或60度)夾角的局部朝向?qū)傩?，以及邊緣等距點(diǎn)的集中點(diǎn)的連線之間的夾角和朝向與局部朝向?qū)傩灾睾系?，來聚合分析候選規(guī)則形狀的類型。并且，可以通過基于所述中心點(diǎn)與同一分組中的邊緣等距點(diǎn)所連成的線的垂直距離(即，邊緣等距點(diǎn)所組成的類似規(guī)則的圖形的半徑)，來向初步設(shè)置的半徑增加和減少所述垂直距離，以得到增加后的半徑和 減少后的半徑，且在距離所述中心點(diǎn)的增加后的半徑和減少后的半徑周圍，檢測所述邊緣圖像中是否存在規(guī)則形狀的邊緣，從而進(jìn)一步驗(yàn)證是否存在規(guī)則形狀，以及優(yōu)化該實(shí)際的規(guī)則形狀的半徑大小和旋轉(zhuǎn)角度信息。

圖11是例示根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施例的規(guī)則形狀檢測系統(tǒng)的方框圖。

如圖11所示的規(guī)則形狀檢測系統(tǒng)1100包括如下步驟：邊緣檢測裝置1101，被配置為對輸入的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣檢測，以形成包括多個(gè)邊緣的邊緣圖像；邊緣等距點(diǎn)提取裝置1102，被配置為基于設(shè)置的半徑來提取邊緣等距點(diǎn)，其中，所述邊緣等距點(diǎn)的每個(gè)到多個(gè)邊緣中的相應(yīng)的一些邊緣的距離等于所述設(shè)置的半徑；局部朝向?qū)傩苑治鲅b置1103，被配置為基于局部窗口內(nèi)的邊緣等距點(diǎn)的空間分布，分析所述局部窗口內(nèi)的邊緣等距點(diǎn)的集中點(diǎn)處的局部朝向?qū)傩?；聚類裝置1104，被配置為將具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)結(jié)合其所在的空間位置聚類到同一分組中；聚合分析裝置1105，被配置為基于同一分組中的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩砸约翱臻g位置，來聚合分析候選規(guī)則形狀的類型。

如此，根據(jù)邊緣檢測后得到的邊緣圖像中提取的邊緣等距點(diǎn)的空間分布，可以分析這些邊緣等距點(diǎn)的空間屬性、例如分布較多的邊緣等距點(diǎn)(例如集中點(diǎn))周圍的其他邊緣等距點(diǎn)組成的直線(或曲線、單個(gè)點(diǎn)等)的局部朝向?qū)傩?，根?jù)規(guī)則形狀通常包括相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)(例如，三角形包括具有120度(或60度)夾角的局部朝向?qū)傩缘?的原理，來將具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)結(jié)合其所在的空間位置聚類到同一分組中，并聚合分析該同一分組中的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩砸约翱臻g位置(例如，三角形包括具有120度(或60度)夾角的局部朝向?qū)傩?，以及邊緣等距點(diǎn)的集中點(diǎn)的連線之間的夾角和朝向與局部朝向?qū)傩灾睾系?，來聚合分析候選規(guī)則形狀的類型。

具體地，邊緣檢測裝置1101對輸入的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行邊緣檢測，以形成包括多個(gè)邊緣的邊緣圖像。在現(xiàn)有技術(shù)中，邊緣檢測的算法有很多種。在本說明書中，僅采用梯度算法作為例子來計(jì)算邊緣強(qiáng)度，但很顯然，該例子僅是示例而非限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員在實(shí)踐中可以采用其他各種邊緣檢測算法來實(shí)現(xiàn)邊緣檢測的目的。

如此，可以獲得呈現(xiàn)各個(gè)邊緣的邊緣圖像，在該邊緣圖像中，可以存在規(guī)則形狀的邊緣形狀(對應(yīng)于實(shí)際的規(guī)則形狀的物體)以及其他各種形狀的 邊緣形狀。下面各步驟可以從邊緣圖像中尋找具有規(guī)則形狀的邊緣形狀，以此為基礎(chǔ)來判斷實(shí)際的規(guī)則形狀。

邊緣等距點(diǎn)提取裝置1102基于設(shè)置的半徑來提取邊緣等距點(diǎn)，其中，所述邊緣等距點(diǎn)的每個(gè)到多個(gè)邊緣中的相應(yīng)的一些邊緣的距離等于所述設(shè)置的半徑。具體地，邊緣圖像中的邊緣可能是直線的、也可能是曲線的。如果是直線的，則邊緣等距點(diǎn)到該直線的垂直距離等于所述設(shè)置的半徑，而如果是曲線的，則邊緣等距點(diǎn)到該曲線的某處的切線的垂直距離等于所述設(shè)置的半徑。

邊緣等距點(diǎn)提取裝置1102可以采用徑向?qū)ΨQ變換算法來提取距離其最近的邊緣像素點(diǎn)的距離為該設(shè)置的半徑的邊緣等距點(diǎn)；保留在同一像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的數(shù)量大于預(yù)定過濾閾值的邊緣等距點(diǎn)。當(dāng)然，在此，徑向?qū)ΨQ變換算法僅是一個(gè)示例，而非限制，本領(lǐng)域技術(shù)人員還可以采用其他算法、例如來提取邊緣等距點(diǎn)。

通常，通過實(shí)際的規(guī)則圖形的邊緣得到的邊緣等距點(diǎn)的分布也呈現(xiàn)規(guī)則的圖形，而實(shí)際的規(guī)則圖形與邊緣等距點(diǎn)的規(guī)則的圖形之間通常是成比例的關(guān)系，即形狀可能相似，但大小可能不同。因此，通過研究和分析這些邊緣等距點(diǎn)的分布，可以根據(jù)規(guī)則圖形的規(guī)律來尋找邊緣等距點(diǎn)的分布的規(guī)律，進(jìn)而確定候選的規(guī)則形狀和可能更進(jìn)一步的實(shí)際的規(guī)則形狀。

局部朝向?qū)傩苑治鲅b置1103基于局部窗口內(nèi)的邊緣等距點(diǎn)的空間分布，分析所述局部窗口內(nèi)的邊緣等距點(diǎn)的集中點(diǎn)處的局部朝向?qū)傩?。由于針對邊緣圖像中的所有邊緣都提取邊緣等距點(diǎn)，則可以獲得這些邊緣等距點(diǎn)組成的分布圖，而通過該分布圖，可以得到某些集中了較多邊緣等距點(diǎn)的集中點(diǎn)周圍的邊緣等距點(diǎn)的分布，例如在該集中點(diǎn)周圍集中了呈現(xiàn)直線形態(tài)的若干邊緣等距點(diǎn)，則可以獲得明顯的局部朝向?qū)傩?例如，直線的方向作為局部朝向)；如果在該集中點(diǎn)周圍分散分布了無明顯直線形態(tài)的若干邊緣等距點(diǎn)，則獲得不明顯的局部朝向?qū)傩?，即沒有明顯的直線的方向。

例如，可以采用獨(dú)立成分分析算法(Independent component analysis，ICA)來分析所述局部窗口內(nèi)的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩浴．?dāng)然，獨(dú)立成分分析算法僅是示例，還可以采用其他分析算法、例如主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)等。

聚類裝置1104將具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)結(jié)合其所在的 空間位置聚類到同一分組中。聚類裝置1104可以在局部窗口內(nèi)尋找具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)，因?yàn)閷?shí)際的規(guī)則形狀的邊緣會得到類似規(guī)則形狀的邊緣等距點(diǎn)的分布。例如，實(shí)際的等邊多邊形會得到類似等邊多邊形的邊緣等距點(diǎn)的分布，而在這種分布中，邊緣等距點(diǎn)通常具有相似的局部朝向?qū)傩?，例如，具有夾角在120或60度的局部朝向?qū)傩裕瑒t可能是等邊三角形，等等。因此，先將具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)結(jié)合其所在的空間位置聚類到同一分組中可以減少需要聚合分析的工作量，而僅從能夠聚類到同一分組中的這些邊緣等距點(diǎn)的分布來聚合分析候選規(guī)則形狀的類型。

聚合分析裝置1105基于同一分組中的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩砸约翱臻g位置，來聚合分析候選規(guī)則形狀的類型。由于同一分組中的邊緣等距點(diǎn)都具有相似的局部朝向?qū)傩?，則可以通過規(guī)則形狀的邊的直線朝向規(guī)律以及規(guī)則形狀的頂點(diǎn)的分布規(guī)律，來聚合分析同一分組中的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩砸约翱臻g位置，來推測候選規(guī)則形狀的類型。

具體地，在一個(gè)實(shí)施例中，聚合分析裝置1105可以：如果一個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的個(gè)數(shù)高于第一閾值，則根據(jù)該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚣斑@些局部朝向方向的個(gè)數(shù)來判斷候選規(guī)則形狀的邊數(shù)以及形狀的旋轉(zhuǎn)角度；如果多個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的個(gè)數(shù)低于第一閾值而高于第二閾值，則結(jié)合該多個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩院驮摱鄠€(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的空間位置關(guān)系來判斷候選規(guī)則形狀的類型，其中，所述第一閾值高于所述第二閾值。

具體地，在前一種情況下，如果一個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的個(gè)數(shù)高于第一閾值，則可能邊緣等距點(diǎn)提取裝置1102設(shè)置的半徑正好基本上是實(shí)際存在的某一規(guī)則形狀的半徑，則可能以這種半徑得到的各個(gè)邊緣等距點(diǎn)都匯聚在該規(guī)則形狀的中心點(diǎn)處或周圍，則在該中心點(diǎn)的像素處或周圍出現(xiàn)的邊緣等距點(diǎn)的數(shù)量應(yīng)該是很大的。因此，設(shè)置一個(gè)較大的第一閾值，來篩選出這種情況。在這種情況下，可以根據(jù)該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚣斑@些局部朝向方向的個(gè)數(shù)來判斷候選規(guī)則形狀的邊數(shù)以及形狀的旋轉(zhuǎn)角度：具體地，如果該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚴窃?60度范圍內(nèi)均勻分布的、且這些局部朝向方向的個(gè)數(shù)很多，則該規(guī)則形狀更可能是圓形；而如果該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚴浅尸F(xiàn)120度(或60度)夾角的、 且這些局部朝向方向的個(gè)數(shù)大約是3個(gè)，則該規(guī)則形狀更可能是等邊三角形；而如果該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚴浅尸F(xiàn)90度夾角的、且這些局部朝向方向的個(gè)數(shù)大約是4個(gè)，則該規(guī)則形狀更可能是正方形(等邊四角形)；……如果該像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩运甘镜木植砍蚍较蚴浅尸F(xiàn)360度/n的夾角的、且這些局部朝向方向的個(gè)數(shù)大約是n個(gè)，則該規(guī)則形狀更可能是等邊n角形，n為大于或等于3的正整數(shù)。

在后一種情況下，如果多個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的個(gè)數(shù)低于第一閾值而高于第二閾值，即，個(gè)數(shù)并非很多，則可能邊緣等距點(diǎn)提取裝置1102設(shè)置的半徑大于或小于實(shí)際存在的某一規(guī)則形狀的半徑，則結(jié)合該多個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩院驮摱鄠€(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的空間位置關(guān)系來判斷候選規(guī)則形狀的類型。

在一個(gè)實(shí)施例中，上述如果多個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的個(gè)數(shù)低于第一閾值而高于第二閾值，則結(jié)合該多個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩院驮摱鄠€(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的空間位置關(guān)系來判斷候選規(guī)則形狀的類型的步驟可以包括：如果多個(gè)像素點(diǎn)的每個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩灾甘久黠@的兩個(gè)局部朝向方向，則判斷候選規(guī)則形狀的類型為多邊形，以及根據(jù)該兩個(gè)局部朝向方向之間的夾角、以及所述每個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)之間的連線與該夾角的重合度來進(jìn)一步判斷多邊形的邊數(shù)；如果多個(gè)像素點(diǎn)的每個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩灾甘緵]有明顯的局部朝向方向，則判斷該候選規(guī)則形狀的類型為圓形；如果每個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩灾甘緝H具有明顯的一個(gè)局部朝向方向，則判斷不存在候選規(guī)則形狀。

在一個(gè)實(shí)施例中，上述如果多個(gè)像素點(diǎn)的每個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩灾甘久黠@的兩個(gè)局部朝向方向，則判斷候選規(guī)則形狀的類型為多邊形，以及根據(jù)該兩個(gè)局部朝向方向之間的夾角、以及所述每個(gè)像素點(diǎn)處的邊緣等距點(diǎn)之間的連線與該夾角的重合度來進(jìn)一步判斷多邊形的邊數(shù)的步驟包括：如果該兩個(gè)局部朝向方向之間的夾角基本上等于360°/n，且存在邊緣等距點(diǎn)的個(gè)數(shù)低于第一閾值而高于第二閾值的n個(gè)像素點(diǎn)，且該n個(gè)像素點(diǎn)之間的連線與各個(gè)局部朝向方向基本重合，則判斷該多邊形的邊數(shù)為n，其中，n為大于或等于3的正整數(shù)。

在一個(gè)實(shí)施例中，該系統(tǒng)1100還可以包括：驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型的裝置；優(yōu)化候選規(guī)則形狀的大小和旋轉(zhuǎn)角度信息的裝置；輸出驗(yàn)證和優(yōu)化后的規(guī)則形狀的裝置。由于，邊緣等距點(diǎn)提取裝置1102設(shè)置了一個(gè)初始的半徑，來通過后續(xù)裝置得到了候選規(guī)則形狀的類型。接下來，如果需要更精確的信息、例如實(shí)際的規(guī)則形狀的類型、其實(shí)際的半徑、以及其實(shí)際的旋轉(zhuǎn)角度信息(例如，三角形是正三角形還是倒三角形還是其他任何旋轉(zhuǎn)角度，等等)，則進(jìn)一步驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型，如下詳細(xì)描述的。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型的裝置可以：根據(jù)候選規(guī)則形狀的類型，估計(jì)該候選規(guī)則形狀的中心點(diǎn)；基于所述中心點(diǎn)與同一分組中的邊緣等距點(diǎn)所連成的線的垂直距離，來向所述設(shè)置的半徑增加和減少所述垂直距離，以得到增加后的半徑和減少后的半徑；在距離所述中心點(diǎn)的增加后的半徑和減少后的半徑周圍，檢測所述邊緣圖像中是否存在規(guī)則形狀的邊緣；如果是，則驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型是該規(guī)則形狀，且將檢測到規(guī)則形狀的邊緣時(shí)的增加后的半徑或減少后的半徑作為規(guī)則形狀的實(shí)際半徑；如果否，則驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型不是該規(guī)則形狀。

在此，由于邊緣等距點(diǎn)提取裝置1102初步設(shè)置的半徑不一定是實(shí)際的規(guī)則形狀的半徑，而利用該初步設(shè)置的半徑得到的邊緣等距點(diǎn)所組成的類似規(guī)則的圖形與實(shí)際規(guī)則形狀的圖形之間通常是成比例的關(guān)系，而該關(guān)系可能是：該初步設(shè)置的半徑加上或減去該邊緣等距點(diǎn)所組成的類似規(guī)則的圖形的半徑可能等于實(shí)際的規(guī)則形狀的半徑。但是，具體是加上還是減去，需要進(jìn)一步驗(yàn)證。因此，基于所述中心點(diǎn)與同一分組中的邊緣等距點(diǎn)所連成的線的垂直距離(即，邊緣等距點(diǎn)所組成的類似規(guī)則的圖形的半徑)，來向所述設(shè)置的半徑增加和減少所述垂直距離，以得到增加后的半徑和減少后的半徑，且在距離所述中心點(diǎn)的增加后的半徑和減少后的半徑周圍，檢測所述邊緣圖像中是否存在規(guī)則形狀的邊緣。如果是，則驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型是該規(guī)則形狀，且將檢測到規(guī)則形狀的邊緣時(shí)的增加后的半徑或減少后的半徑作為規(guī)則形狀的實(shí)際半徑；如果否，則驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型不是該規(guī)則形狀。

在一個(gè)實(shí)施例中，所述優(yōu)化候選規(guī)則形狀的大小和旋轉(zhuǎn)角度信息的裝置可以：如果驗(yàn)證候選規(guī)則形狀的類型是該規(guī)則形狀，則確定檢測到規(guī)則形狀的邊緣的半徑的大??；基于確定的半徑的大小和檢測到的規(guī)則形狀的邊緣，來得到優(yōu)化的規(guī)則形狀的大小和旋轉(zhuǎn)角度信息。在此，可以將檢測到規(guī)則形 狀的邊緣時(shí)的增加后的半徑或減少后的半徑作為規(guī)則形狀的實(shí)際半徑的大小。另外，可以通過檢測到的實(shí)際的規(guī)則形狀的邊緣來獲得該規(guī)則形狀的旋轉(zhuǎn)角度信息，例如，等邊三角形是正三角形還是倒三角形還是其他旋轉(zhuǎn)角度等等。

如此，根據(jù)邊緣檢測后得到的邊緣圖像中提取的邊緣等距點(diǎn)的空間分布，可以分析這些邊緣等距點(diǎn)的空間屬性、例如分布較多的邊緣等距點(diǎn)(例如集中點(diǎn))周圍的其他邊緣等距點(diǎn)組成的直線(或曲線、單個(gè)點(diǎn)等)的局部朝向?qū)傩?，根?jù)規(guī)則形狀通常包括相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)(例如，三角形包括具有120度(或60度)夾角的局部朝向?qū)傩缘?的原理，來將具有相似的局部朝向?qū)傩缘倪吘壍染帱c(diǎn)結(jié)合其所在的空間位置聚類到同一分組中，并聚合分析該同一分組中的邊緣等距點(diǎn)的局部朝向?qū)傩砸约翱臻g位置(例如，三角形包括具有120度(或60度)夾角的局部朝向?qū)傩?，以及邊緣等距點(diǎn)的集中點(diǎn)的連線之間的夾角和朝向與局部朝向?qū)傩灾睾系?，來聚合分析候選規(guī)則形狀的類型。并且，可以通過基于所述中心點(diǎn)與同一分組中的邊緣等距點(diǎn)所連成的線的垂直距離(即，邊緣等距點(diǎn)所組成的類似規(guī)則的圖形的半徑)，來向初步設(shè)置的半徑增加和減少所述垂直距離，以得到增加后的半徑和減少后的半徑，且在距離所述中心點(diǎn)的增加后的半徑和減少后的半徑周圍，檢測所述邊緣圖像中是否存在規(guī)則形狀的邊緣，從而進(jìn)一步驗(yàn)證是否存在規(guī)則形狀，以及優(yōu)化該實(shí)際的規(guī)則形狀的半徑大小和旋轉(zhuǎn)角度信息。

當(dāng)然，上述的具體實(shí)施例僅是例子而非限制，且本領(lǐng)域技術(shù)人員可以根據(jù)本發(fā)明的構(gòu)思從上述分開描述的各個(gè)實(shí)施例中合并和組合一些步驟和裝置來實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的效果，這種合并和組合而成的實(shí)施例也被包括在本發(fā)明中，在此不一一描述這種合并和組合。

注意，在本公開中提及的優(yōu)點(diǎn)、優(yōu)勢、效果等僅是示例而非限制，不能認(rèn)為這些優(yōu)點(diǎn)、優(yōu)勢、效果等是本發(fā)明的各個(gè)實(shí)施例必須具備的。另外，上述公開的具體細(xì)節(jié)僅是為了示例的作用和便于理解的作用，而非限制，上述細(xì)節(jié)并不限制本發(fā)明為必須采用上述具體的細(xì)節(jié)來實(shí)現(xiàn)。

所屬技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員知道，本發(fā)明可以實(shí)現(xiàn)為系統(tǒng)、方法或計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。因此，本公開可以具體實(shí)現(xiàn)為以下形式，即：可以是完全的硬件、也可以是完全的軟件(包括固件、駐留軟件、微代碼等)，還可以是硬件和軟件結(jié)合的形式，本文一般稱為“電路”、“模塊”或“系統(tǒng)”。此外，在一些實(shí)施例 中，本發(fā)明還可以實(shí)現(xiàn)為在一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品的形式，該計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中包含計(jì)算機(jī)可讀的程序代碼。

可以采用一個(gè)或多個(gè)計(jì)算機(jī)可讀的介質(zhì)的任意組合。計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以是計(jì)算機(jī)可讀信號介質(zhì)或者計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)例如可以是——但不限于——電、磁、光、電磁、紅外線、或半導(dǎo)體的系統(tǒng)、裝置或器件，或者任意以上的組合。計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)的更具體的例子(非窮舉的列表)包括：具有一個(gè)或多個(gè)導(dǎo)線的電連接、便攜式計(jì)算機(jī)磁盤、硬盤、隨機(jī)存取存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、可擦式可編程只讀存儲器(EPROM或閃存)、光纖、便攜式緊湊磁盤只讀存儲器(CD-ROM)、光存儲器件、磁存儲器件、或者上述的任意合適的組合。在本文件中，計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)可以是任何包含或存儲程序的有形介質(zhì)，該程序可以被指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結(jié)合使用。

計(jì)算機(jī)可讀的信號介質(zhì)可以包括在基帶中或者作為載波一部分傳播的數(shù)據(jù)信號，其中承載了計(jì)算機(jī)可讀的程序代碼。這種傳播的數(shù)據(jù)信號可以采用多種形式，包括——但不限于——電磁信號、光信號或上述的任意合適的組合。計(jì)算機(jī)可讀的信號介質(zhì)還可以是計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)以外的任何計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，該計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以發(fā)送、傳播或者傳輸用于由指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結(jié)合使用的程序。

計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上包含的程序代碼可以用任何適當(dāng)?shù)慕橘|(zhì)傳輸，包括——但不限于——無線、電線、光纜、RF等等，或者上述的任意合適的組合。

可以以一種或多種程序設(shè)計(jì)語言或其組合來編寫用于執(zhí)行本發(fā)明操作的計(jì)算機(jī)程序代碼，所述程序設(shè)計(jì)語言包括面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)語言—諸如Java、Smalltalk、C++，還包括常規(guī)的過程式程序設(shè)計(jì)語言—諸如”C”語言或類似的程序設(shè)計(jì)語言。程序代碼可以完全地在用戶計(jì)算機(jī)上執(zhí)行、部分地在用戶計(jì)算機(jī)上執(zhí)行、作為一個(gè)獨(dú)立的軟件包執(zhí)行、部分在用戶計(jì)算機(jī)上部分在遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)上執(zhí)行、或者完全在遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)或服務(wù)器上執(zhí)行。在涉及遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)的情形中，遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)可以通過任意種類的網(wǎng)絡(luò)——包括局域網(wǎng)(LAN)或廣域網(wǎng)(WAN)—連接到用戶計(jì)算機(jī)，或者，可以連接到外部計(jì)算機(jī)(例如利用因特網(wǎng)服務(wù)提供商來通過因特網(wǎng)連接)。

應(yīng)當(dāng)理解，流程圖和/或框圖的每個(gè)方框以及流程圖和/或框圖中各方框的 組合，都可以由計(jì)算機(jī)程序指令實(shí)現(xiàn)。這些計(jì)算機(jī)程序指令可以提供給通用計(jì)算機(jī)、專用計(jì)算機(jī)或其它可編程數(shù)據(jù)處理裝置的處理器，從而生產(chǎn)出一種機(jī)器，這些計(jì)算機(jī)程序指令通過計(jì)算機(jī)或其它可編程數(shù)據(jù)處理裝置執(zhí)行，產(chǎn)生了實(shí)現(xiàn)流程圖和/或框圖中的方框中規(guī)定的功能/操作的裝置。

也可以把這些計(jì)算機(jī)程序指令存儲在能使得計(jì)算機(jī)或其它可編程數(shù)據(jù)處理裝置以特定方式工作的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中，這樣，存儲在計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)中的指令就產(chǎn)生出一個(gè)包括實(shí)現(xiàn)流程圖和/或框圖中的方框中規(guī)定的功能/操作的指令裝置(instruction means)的制造品(manufacture)。

也可以把計(jì)算機(jī)程序指令加載到計(jì)算機(jī)、其它可編程數(shù)據(jù)處理裝置、或其它設(shè)備上，使得在計(jì)算機(jī)、其它可編程數(shù)據(jù)處理裝置或其它設(shè)備上執(zhí)行一系列操作步驟，以產(chǎn)生計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的過程，從而使得在計(jì)算機(jī)或其它可編程裝置上執(zhí)行的指令能夠提供實(shí)現(xiàn)流程圖和/或框圖中的方框中規(guī)定的功能/操作的過程。

圖12示出了適于用來實(shí)現(xiàn)本發(fā)明實(shí)施方式的示例性計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12的框圖。圖12顯示的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12僅僅是一個(gè)示例，不應(yīng)對本發(fā)明實(shí)施例的功能和使用范圍帶來任何限制。

如圖12所示，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12以通用計(jì)算設(shè)備的形式表現(xiàn)。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12的組件可以包括但不限于：一個(gè)或者多個(gè)處理器或者處理單元16，系統(tǒng)存儲器28，連接不同系統(tǒng)組件(包括系統(tǒng)存儲器28和處理單元16)的總線18。

總線18表示幾類總線結(jié)構(gòu)中的一種或多種，包括存儲器總線或者存儲器控制器，外圍總線，圖形加速端口，處理器或者使用多種總線結(jié)構(gòu)中的任意總線結(jié)構(gòu)的局域總線。舉例來說，這些體系結(jié)構(gòu)包括但不限于工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系結(jié)構(gòu)(ISA)總線，微通道體系結(jié)構(gòu)(MAC)總線，增強(qiáng)型ISA總線、視頻電子標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(VESA)局域總線以及外圍組件互連(PCI)總線。

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12典型地包括多種計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可讀介質(zhì)。這些介質(zhì)可以是任何能夠被計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12訪問的可用介質(zhì)，包括易失性和非易失性介質(zhì)，可移動(dòng)的和不可移動(dòng)的介質(zhì)。

系統(tǒng)存儲器28可以包括易失性存儲器形式的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)可讀介質(zhì)，例如隨機(jī)存取存儲器(RAM)30和/或高速緩存存儲器32。計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12可以進(jìn)一步包括其它可移動(dòng)/不可移動(dòng)的、易失性/非易失性計(jì)算機(jī)系統(tǒng)存儲介 質(zhì)。僅作為舉例，存儲系統(tǒng)34可以用于讀寫不可移動(dòng)的、非易失性磁介質(zhì)(圖12未顯示，通常稱為“硬盤驅(qū)動(dòng)器”)。盡管圖1中未示出，可以提供用于對可移動(dòng)非易失性磁盤(例如“軟盤”)讀寫的磁盤驅(qū)動(dòng)器，以及對可移動(dòng)非易失性光盤(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介質(zhì))讀寫的光盤驅(qū)動(dòng)器。在這些情況下，每個(gè)驅(qū)動(dòng)器可以通過一個(gè)或者多個(gè)數(shù)據(jù)介質(zhì)接口與總線18相連。存儲器28可以包括至少一個(gè)程序產(chǎn)品，該程序產(chǎn)品具有一組(例如至少一個(gè))程序模塊，這些程序模塊被配置以執(zhí)行本發(fā)明各實(shí)施例的功能。

具有一組(至少一個(gè))程序模塊42的程序/實(shí)用工具40，可以存儲在例如存儲器28中，這樣的程序模塊42包括——但不限于——操作系統(tǒng)、一個(gè)或者多個(gè)應(yīng)用程序、其它程序模塊以及程序數(shù)據(jù)，這些示例中的每一個(gè)或某種組合中可能包括網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的實(shí)現(xiàn)。程序模塊42通常執(zhí)行本發(fā)明所描述的實(shí)施例中的功能和/或方法。

計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12也可以與一個(gè)或多個(gè)外部設(shè)備14(例如鍵盤、指向設(shè)備、顯示器24等)通信，還可與一個(gè)或者多個(gè)使得用戶能與該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12交互的設(shè)備通信，和/或與使得該計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12能與一個(gè)或多個(gè)其它計(jì)算設(shè)備進(jìn)行通信的任何設(shè)備(例如網(wǎng)卡，調(diào)制解調(diào)器等等)通信。這種通信可以通過輸入/輸出(I/O)接口22進(jìn)行。并且，計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12還可以通過網(wǎng)絡(luò)適配器20與一個(gè)或者多個(gè)網(wǎng)絡(luò)(例如局域網(wǎng)(LAN)，廣域網(wǎng)(WAN)和/或公共網(wǎng)絡(luò)，例如因特網(wǎng))通信。如圖所示，網(wǎng)絡(luò)適配器20通過總線18與計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12的其它模塊通信。應(yīng)當(dāng)明白，盡管圖中未示出，可以結(jié)合計(jì)算機(jī)系統(tǒng)/服務(wù)器12使用其它硬件和/或軟件模塊，包括但不限于：微代碼、設(shè)備驅(qū)動(dòng)器、冗余處理單元、外部磁盤驅(qū)動(dòng)陣列、RAID系統(tǒng)、磁帶驅(qū)動(dòng)器以及數(shù)據(jù)備份存儲系統(tǒng)等。

本公開中涉及的器件、裝置、設(shè)備、系統(tǒng)的方框圖僅作為例示性的例子并且不意圖要求或暗示必須按照方框圖示出的方式進(jìn)行連接、布置、配置。如本領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識到的，可以按任意方式連接、布置、配置這些器件、裝置、設(shè)備、系統(tǒng)。諸如“包括”、“包含”、“具有”等等的詞語是開放性詞匯，指“包括但不限于”，且可與其互換使用。這里所使用的詞匯“或”和“和”指詞匯“和/或”，且可與其互換使用，除非上下文明確指示不是如此。這里所使用的詞匯“諸如”指詞組“諸如但不限于”，且可與其互換使用。

本公開中的步驟流程圖以及以上方法描述僅作為例示性的例子并且不意 圖要求或暗示必須按照給出的順序進(jìn)行各個(gè)實(shí)施例的步驟。如本領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識到的，可以按任意順序進(jìn)行以上實(shí)施例中的步驟的順序。諸如“其后”、“然后”、“接下來”等等的詞語不意圖限制步驟的順序；這些詞語僅用于引導(dǎo)讀者通讀這些方法的描述。此外，例如使用冠詞“一個(gè)”、“一”或者“該”對于單數(shù)的要素的任何引用不被解釋為將該要素限制為單數(shù)。

另外，本文中的各個(gè)實(shí)施例中的步驟和裝置并非僅限定于某個(gè)實(shí)施例中實(shí)行，事實(shí)上，可以根據(jù)本發(fā)明的概念來結(jié)合本文中的各個(gè)實(shí)施例中相關(guān)的部分步驟和部分裝置以構(gòu)思新的實(shí)施例，而這些新的實(shí)施例也包括在本發(fā)明的范圍內(nèi)。

以上所述的方法的各個(gè)操作可以通過能夠進(jìn)行相應(yīng)的功能的任何適當(dāng)?shù)氖侄味M(jìn)行。該手段可以包括各種硬件和/或軟件組件和/或模塊，包括但不限于電路、專用集成電路(ASIC)或處理器。

可以利用被設(shè)計(jì)用于進(jìn)行在此所述的功能的通用處理器、數(shù)字信號處理器(DSP)、ASIC、場可編程門陣列信號(FPGA)或其他可編程邏輯器件(PLD)、離散門或晶體管邏輯、離散的硬件組件或者其任意組合而實(shí)現(xiàn)或進(jìn)行所述的各個(gè)例示的邏輯塊、模塊和電路。通用處理器可以是微處理器，但是作為替換，該處理器可以是任何商業(yè)上可獲得的處理器、控制器、微控制器或狀態(tài)機(jī)。處理器還可以實(shí)現(xiàn)為計(jì)算設(shè)備的組合，例如DSP和微處理器的組合，多個(gè)微處理器、與DSP核協(xié)作的一個(gè)或多個(gè)微處理器或任何其他這樣的配置。

結(jié)合本公開描述的方法或算法的步驟可以直接嵌入在硬件中、處理器執(zhí)行的軟件模塊中或者這兩種的組合中。軟件模塊可以存在于任何形式的有形存儲介質(zhì)中?？梢允褂玫拇鎯橘|(zhì)的一些例子包括隨機(jī)存取存儲器(RAM)、只讀存儲器(ROM)、快閃存儲器、EPROM存儲器、EEPROM存儲器、寄存器、硬碟、可移動(dòng)碟、CD-ROM等。存儲介質(zhì)可以耦接到處理器以便該處理器可以從該存儲介質(zhì)讀取信息以及向該存儲介質(zhì)寫信息。在替換方式中，存儲介質(zhì)可以與處理器是整體的。軟件模塊可以是單個(gè)指令或者許多指令，并且可以分布在幾個(gè)不同的代碼段上、不同的程序之間以及跨過多個(gè)存儲介質(zhì)。

在此公開的方法包括用于實(shí)現(xiàn)所述的方法的一個(gè)或多個(gè)動(dòng)作。方法和/或動(dòng)作可以彼此互換而不脫離權(quán)利要求的范圍。換句話說，除非指定了動(dòng)作的具體順序，否則可以修改具體動(dòng)作的順序和/或使用而不脫離權(quán)利要求的范 圍。

所述的功能可以按硬件、軟件、固件或其任意組合而實(shí)現(xiàn)。如果以軟件實(shí)現(xiàn)，功能可以作為一個(gè)或多個(gè)指令存儲在切實(shí)的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)上。存儲介質(zhì)可以是可以由計(jì)算機(jī)訪問的任何可用的切實(shí)介質(zhì)。通過例子而不是限制，這樣的計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)可以包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其他光碟存儲、磁碟存儲或其他磁存儲器件或者可以用于攜帶或存儲指令或數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)形式的期望的程序代碼并且可以由計(jì)算機(jī)訪問的任何其他切實(shí)介質(zhì)。如在此使用的，碟(disk)和盤(disc)包括緊湊盤(CD)、激光盤、光盤、數(shù)字通用盤(DVD)、軟碟和藍(lán)光盤，其中碟通常磁地再現(xiàn)數(shù)據(jù)，而盤利用激光光學(xué)地再現(xiàn)數(shù)據(jù)。

因此，計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品可以進(jìn)行在此給出的操作。例如，這樣的計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品可以是具有有形存儲(和/或編碼)在其上的指令的計(jì)算機(jī)可讀的有形介質(zhì)，該指令可由一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行以進(jìn)行在此所述的操作。計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品可以包括包裝的材料。

軟件或指令也可以通過傳輸介質(zhì)而傳輸。例如，可以使用諸如同軸電纜、光纖光纜、雙絞線、數(shù)字訂戶線(DSL)或諸如紅外、無線電或微波的無線技術(shù)的傳輸介質(zhì)從網(wǎng)站、服務(wù)器或者其他遠(yuǎn)程源傳輸軟件。

此外，用于進(jìn)行在此所述的方法和技術(shù)的模塊和/或其他適當(dāng)?shù)氖侄慰梢栽谶m當(dāng)時(shí)由用戶終端和/或基站下載和/或其他方式獲得。例如，這樣的設(shè)備可以耦接到服務(wù)器以促進(jìn)用于進(jìn)行在此所述的方法的手段的傳送。或者，在此所述的各種方法可以經(jīng)由存儲部件(例如RAM、ROM、諸如CD或軟碟等的物理存儲介質(zhì))提供，以便用戶終端和/或基站可以在耦接到該設(shè)備或者向該設(shè)備提供存儲部件時(shí)獲得各種方法。此外，可以利用用于將在此所述的方法和技術(shù)提供給設(shè)備的任何其他適當(dāng)?shù)募夹g(shù)。

其他例子和實(shí)現(xiàn)方式在本公開和所附權(quán)利要求的范圍和精神內(nèi)。例如，由于軟件的本質(zhì)，以上所述的功能可以使用由處理器、硬件、固件、硬連線或這些的任意的組合執(zhí)行的軟件實(shí)現(xiàn)。實(shí)現(xiàn)功能的特征也可以物理地位于各個(gè)位置，包括被分發(fā)以便功能的部分在不同的物理位置處實(shí)現(xiàn)。而且，如在此使用的，包括在權(quán)利要求中使用的，在以“至少一個(gè)”開始的項(xiàng)的列舉中使用的“或”指示分離的列舉，以便例如“A、B或C的至少一個(gè)”的列舉意味著A或B或C，或AB或AC或BC，或ABC(即A和B和C)。此外， 措辭“示例的”不意味著描述的例子是優(yōu)選的或者比其他例子更好。

可以不脫離由所附權(quán)利要求定義的教導(dǎo)的技術(shù)而進(jìn)行對在此所述的技術(shù)的各種改變、替換和更改。此外，本公開的權(quán)利要求的范圍不限于以上所述的處理、機(jī)器、制造、事件的組成、手段、方法和動(dòng)作的具體方面?？梢岳门c在此所述的相應(yīng)方面進(jìn)行基本相同的功能或者實(shí)現(xiàn)基本相同的結(jié)果的當(dāng)前存在的或者稍后要開發(fā)的處理、機(jī)器、制造、事件的組成、手段、方法或動(dòng)作。因而，所附權(quán)利要求包括在其范圍內(nèi)的這樣的處理、機(jī)器、制造、事件的組成、手段、方法或動(dòng)作。

提供所公開的方面的以上描述以使本領(lǐng)域的任何技術(shù)人員能夠做出或者使用本發(fā)明。對這些方面的各種修改對于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言是非常顯而易見的，并且在此定義的一般原理可以應(yīng)用于其他方面而不脫離本發(fā)明的范圍。因此，本發(fā)明不意圖被限制到在此示出的方面，而是按照與在此公開的原理和新穎的特征一致的最寬范圍。

為了例示和描述的目的已經(jīng)給出了以上描述。此外，此描述不意圖將本發(fā)明的實(shí)施例限制到在此公開的形式。盡管以上已經(jīng)討論了多個(gè)示例方面和實(shí)施例，但是本領(lǐng)域技術(shù)人員將認(rèn)識到其某些變型、修改、改變、添加和子組合。