一種基于Hough變換與改進(jìn)型最小二乘法的直線檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像識別技術(shù)領(lǐng)域，更具體地，涉及一種基于Hough變換與改進(jìn)型最 小二乘法的直線檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 二維條碼是由一組規(guī)則的黑白相間條紋組成的標(biāo)識，二維碼的最大特點(diǎn)是存儲信 息量大，可以記錄著物體的關(guān)鍵信息，不用聯(lián)機(jī)，可以獨(dú)立成為識別終端。同時(shí)二維碼本身 還具有自身糾錯(cuò)能力，保密性好等特點(diǎn)。所以，現(xiàn)今社會中主要以二維碼技術(shù)標(biāo)識信息為 主，因此，目前二維碼識讀技術(shù)更是我們所關(guān)注的關(guān)鍵技術(shù)。
[0003] 圖像式閱讀器在采集二維條碼時(shí)由于拍攝角度和其他原因，條碼在照片中經(jīng)常會 出現(xiàn)一定角度的傾斜和噪聲，對二維條碼的圖像提取產(chǎn)生了很大的影響。在一系列圖像處 理過程當(dāng)中，對二維碼圖形的傾斜角度的檢測尤為重要，只有確定了正確的傾斜角度，才能 使其圖像反變換回未被傾斜的狀態(tài)，進(jìn)而繼續(xù)進(jìn)行后面的碼字提取的操作。
[0004]Hough變換進(jìn)行直線檢測的方法
[0005]Hough變換是圖像空間和參數(shù)空間之間的一種變換，利用點(diǎn)與線的對偶性，將原始 圖像空間的給定曲線轉(zhuǎn)變?yōu)閰?shù)空間的一個(gè)點(diǎn)，這樣直線的檢測就變?yōu)閰?shù)空間中峰值的 檢測。
[0006] xcos0+ysin0 =p(1)
[0007] 式中，兩個(gè)參數(shù)，0表示直線的法線方向，0 < 0 < 180°，P表示遠(yuǎn)點(diǎn)到直線的 距離。在此，令0的單位為"度"，P的單位為"像素"。通常在圖像直線檢測中不直接使用 圖像坐標(biāo)系，而是使用原點(diǎn)在圖像中心處，y軸方向與圖像的y軸方向相反的正交坐標(biāo)系， 如圖2所示。
[0008] Hough變換的原理：首先需要按照一定的量化間隔將可能的P和0 ;
[0009] 取值范圍離散化為若干區(qū)間，其中0的取值區(qū)間在[0,180)的區(qū)間內(nèi)，而P的取 值范圍則由圖像的矩形頂點(diǎn)至原點(diǎn)即圖像中心的距離確定；
[0010] 整個(gè)可能的9-P參數(shù)空間被離散化為一個(gè)二維的網(wǎng)絡(luò)，對每個(gè)可能的離散化參 數(shù)對（0i，pp，是每個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元設(shè)置的計(jì)數(shù)器，然后對圖像中的每個(gè)特征點(diǎn)（X(l，％)，遍歷 所有的離散0值，根據(jù)公式（1)計(jì)算每個(gè)0值下對應(yīng)的P值及相應(yīng)的離散區(qū)間Pi，并對 計(jì)數(shù)器（0i，PP的值加1，這一過程為特征點(diǎn)對參數(shù)空間投票。
[0011] 當(dāng)所有的特征點(diǎn)都完成投票后，尋找出該參數(shù)空間中計(jì)數(shù)器大于某個(gè)設(shè)定閾值的 局部極大點(diǎn)，而這些局部極大點(diǎn)對應(yīng)的直線參數(shù)對（0i，Pj)即代表了Hough變換得到的圖 像中的直線。
[0012]由以上方法可以看出，對于給定的圖像，Hough參數(shù)空間的大小主要由0，P的量 化間隔（△ 0，△P)所確定，量化間隔變小N倍時(shí)，參數(shù)空間的大小將提高到原來的N2倍， 而每個(gè)數(shù)據(jù)投票的時(shí)間將增大N倍，所以減小量化間隔，將在空間，時(shí)間上都有所消耗，特 別是空間的影響，為N2倍。
[0013] 如果考慮噪聲的影響，則噪聲造成的圖像點(diǎn)偏離理想直線的情況也使得算法無法 獲得期望的精度，同時(shí)，過度的細(xì)分P累加器數(shù)組也會由于理想直線的偏離，而無法獲得 足夠的累加值而造成檢測失敗。
[0014] Hough變換在圖像識別領(lǐng)域中具有可靠性高，魯棒性好等特點(diǎn)。尤其是對噪聲、變 形、部分區(qū)域殘缺、邊緣不連續(xù)都有很好的適應(yīng)性。因此Hough變換通常作為主要的圖像識 別方法，且應(yīng)用范圍廣泛。但Hough變換仍然存在幾個(gè)主要的缺陷：（1)計(jì)算量大；（2)占用 內(nèi)存多；（3)擬合直線精確度不高和邊緣區(qū)間不容易控制等困難。同時(shí)，在嵌入式設(shè)備中， 尤其要注意Hough變換算法設(shè)計(jì)的復(fù)雜度，以便達(dá)到快速處理，正確率高的要求。
[0015] 最小二乘法求解線性回歸問題的方法
[0016] 最小二乘法是最為常用的線性回歸方法之一，能給出均方誤差意義下的精確回歸 直線?；镜木€性回歸如下。
[0017] 給定的一個(gè)數(shù)據(jù)集設(shè)為：{(Xpyi) | 1彡i彡N}，待定的回歸直線方程為y=ax+b。 令誤差指標(biāo)為：
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于Hough變換與改進(jìn)型最小二乘法的直線檢測方法，用于對二維碼圖像邊緣 的直線進(jìn)行檢測，其特征在于，利用Hough變換確定二維碼圖像中存在四條邊緣直線的對 應(yīng)初始區(qū)域，然后分別對四條邊緣直線所對應(yīng)的初始區(qū)域內(nèi)的特征點(diǎn)集，采用改進(jìn)型的最 小二乘法確定精確的直線參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)二維碼圖像邊緣直線的檢測；具體步驟為： 給定二值圖像I，Hough變換的參數(shù)分辨率（A0，Ap)、投票閾值T、確定一邊緣直線 所在的初始區(qū)域的距離誤差d以及改進(jìn)型的最小二乘法的比例參數(shù)p; (1) 在分辨率或量化間隔（A0，Ap)下求取二值圖像I的標(biāo)準(zhǔn)Hough變換，并通過 局部極大搜索來確定參數(shù)空間投票值不小于投票閾值T的直線參數(shù)點(diǎn)； (2) 對每一個(gè)檢測得到的直線參數(shù)點(diǎn)，在二值圖像I中尋找所有到該直線距離不大于 距離誤差d的特征點(diǎn)，構(gòu)成特征點(diǎn)集L; (3) 用改進(jìn)型的最小二乘法進(jìn)行直線擬合，所得回歸直線參數(shù)作為最終檢測得到的真 實(shí)直線參數(shù)； (4) 重復(fù)（2) (3)，直到所有Hough檢測得到的參數(shù)點(diǎn)都被處理完畢，確定邊緣直線的真 實(shí)直線參數(shù)，根據(jù)真實(shí)直線參數(shù)確定邊緣直線； 所述改進(jìn)型的最小二乘法是每次同時(shí)去除正、負(fù)兩個(gè)方向上的一對誤差最大數(shù)據(jù)點(diǎn)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于Hough變換與改進(jìn)型最小二乘法的直線檢測方法，其特 征在于，所述改進(jìn)型的最小二乘法的具體過程為： 給定二維點(diǎn)集Pi= {(x」，y」）11彡j彡N}與保留比例p; (21) 令i= 0,n=N，N為二維點(diǎn)集Pi內(nèi)總的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)；計(jì)算最終保留的點(diǎn)數(shù)NP= p*N; (22) 根據(jù)下式求得二維點(diǎn)集？,.對應(yīng)的回歸參數(shù)0
(23) 求二維點(diǎn)集Pi中的每個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)至回歸直線之間的有符號誤差eij: eij=pij_pi=xjcos9i+yjsin9廠pi，式子中，pij表示數(shù)據(jù)點(diǎn)（x」，y」）在9i角度 下求得的P值，即Pij=xjC〇s0i+yjSin0i，而Pi則為之前求得的在二維點(diǎn)集Pi中對應(yīng) 的Pi;PU-P派得到的結(jié)果eu即為二維點(diǎn)集Pi中各個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)相對于回歸直線之間的有 符號距離； (24) 求取分別達(dá)到最大正、負(fù)誤差的兩個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)索引值^與jNEe: jP0S=argmax|e|，其中e。為大于0的正數(shù) jNEG=argmax|e|，其中為小于0的負(fù)數(shù) (25) 在二維點(diǎn)集P#去除點(diǎn)&jP0S，yjP0J和(xjNEe，yjNE(J)，剩余的點(diǎn)集變?yōu)镻i+1，n =n_2，i=i+1 ; (26) 當(dāng)n彡NP，則返回0,，Pp并作為最終的回歸結(jié)果，否則返回至（22)。
【專利摘要】本發(fā)明提出一種基于Hough變換與改進(jìn)型最小二乘法的直線檢測方法，用于對二維碼圖像邊緣的直線進(jìn)行檢測，首先利用Hough變換確定二維碼圖像中存在四條邊緣直線的對應(yīng)初始區(qū)域，然后分別對四條邊緣直線所對應(yīng)的初始區(qū)域內(nèi)的特征點(diǎn)集，采用改進(jìn)型的最小二乘法確定精確的直線參數(shù)，以實(shí)現(xiàn)二維碼圖像邊緣直線的檢測。本發(fā)明使得獲取圖像傾斜角度的數(shù)值更加精確，為之后的流程打好基礎(chǔ)。在嵌入式設(shè)備中使用上述方法，能夠降低Hough變換的復(fù)雜度，以便達(dá)到快速處理，正確率高的要求。
【IPC分類】G06K9-40, G06K9-32
【公開號】CN104616010
【申請?zhí)枴緾N201410738150
【發(fā)明人】胡建國, 白小楠, 譚宇泉, 李仕仁, 曾圣勇, 黃海娜
【申請人】廣東順德中山大學(xué)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)國際聯(lián)合研究院, 廣州中大數(shù)碼科技有限公司, 佛山酷微微電子有限公司
【公開日】2015年5月13日
【申請日】2014年12月4日