楊延麗 郝允慧

摘 要：為了解決基于主元分析的直線檢測(cè)無法檢測(cè)出直線間的交點(diǎn)和角點(diǎn)的問題，提出了一種新的主元分析直線檢測(cè)算法，該算法增加了Freeman鏈碼來檢測(cè)直線間的交點(diǎn)和角點(diǎn)，在交點(diǎn)和角點(diǎn)處斷開，再利用主元分析法檢測(cè)圖像中的直線特征。仿真結(jié)果表明，該算法與主元分析法相比具有更好的檢測(cè)精度和效果。

關(guān)鍵詞：直線檢測(cè)；主元分析法；Freeman鏈碼檢測(cè)算法

中圖分類號(hào)：TP751 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

0 引言

直線檢測(cè)作為數(shù)字圖像處理中圖像分割的基本手段，是計(jì)算機(jī)視覺中的重要內(nèi)容，廣泛用于數(shù)字圖像處理領(lǐng)域。直線特征通常被用于高層分析預(yù)處理中，如立體交線匹配、目標(biāo)跟蹤、建筑物的識(shí)別等輸入信息。在車輛自動(dòng)駕駛技術(shù)中能夠有效地提取直線道路的邊緣，在航拍照片中獲得建筑物、城市道路、水上橋梁等的直線特征，在醫(yī)學(xué)圖像處理中具有十分重要的作用。

直線檢測(cè)算法較多，常見的直線檢測(cè)算法為霍夫變換及其改進(jìn)算法。霍夫變換的主要優(yōu)點(diǎn)是算法簡(jiǎn)單、容易理解，能夠檢測(cè)出共線的直線，并且能連接共線的短直線，其魯棒性好、抗噪性能良好，但是由于該算法運(yùn)用到窮盡式搜索，運(yùn)算量大，需要的存儲(chǔ)空間很大且丟失了直線的端點(diǎn)信息，針對(duì)它的缺點(diǎn)提出了許多的改進(jìn)算法，如快速霍夫變換、概率霍夫變換等。相位編組算法是另一種有效的直線檢測(cè)算法，它利用圖像邊緣的灰度變化來確定直線的特征，相位編組可以檢測(cè)出灰度變化緩慢的邊緣。這種直線檢測(cè)算法不受局部寬度、對(duì)比度及相位變化造成的邊緣不清晰的影響，解決了以往方法中邊緣檢測(cè)算子尺寸方面的難題。但是，該算法受直線中的間隙和噪聲的影響較大?；谥髟治龅闹本€檢測(cè)算法能夠有效地去除噪聲的干擾，實(shí)時(shí)性好且具有良好的檢測(cè)效果，該方法的缺點(diǎn)是無法檢測(cè)出直線間的交叉點(diǎn)拐點(diǎn)，因此圖像重要特征易丟失。

該文通過仿真討論主元分析法的直線檢測(cè)效果，提出了主元分析法和基于鏈碼的角點(diǎn)檢測(cè)算法相結(jié)合的直線檢測(cè)算法，獲得較好的檢測(cè)效果。

1 主元分析算法

一條二維的理想直線，它的主元方向是由分散矩陣的特征向量和特征值來決定的， 如果一條線段有n個(gè)像素，每個(gè)像素均有坐標(biāo)值，根據(jù)每個(gè)像素的坐標(biāo)值計(jì)算分散矩陣、特征值及直線的傾角θ，直線的傾角與特征值有關(guān)，一般說來λ1>λ2，對(duì)于理想的直線λ1應(yīng)該為0。由于數(shù)字圖像中的線是階梯狀的，因此，小的特征根不可能為零，小特征根的值在0.25～0.3，可以得到較好的檢測(cè)效果。主元分析法的算法流程：原始圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，對(duì)灰度圖像采用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，檢測(cè)的結(jié)果進(jìn)行行邊緣和列邊緣的分解及標(biāo)記，對(duì)標(biāo)記好的行邊緣和列邊緣進(jìn)行分散矩陣及特征值計(jì)算，根據(jù)計(jì)算的結(jié)果判斷該段是否具有直線特征，完成直線檢測(cè)。

2 改進(jìn)的主元分析法

由于基于PCA的直線檢測(cè)算法對(duì)分邊緣得到的交叉線、連續(xù)的折線的檢測(cè)是失效的，因此也丟失了大量的信息。為了獲得較好的檢測(cè)效果，要求斷開圖像的交叉點(diǎn)或拐點(diǎn)以便繼續(xù)利用主元分析法檢測(cè)直線。圖像拐點(diǎn)的檢測(cè)主要有2類方法。一類是利用灰度信息，另一類是利用圖像的邊緣信息，鏈碼檢測(cè)算法屬于后者，鏈碼檢測(cè)算法主要是通過對(duì)圖像當(dāng)前像素的八鄰域進(jìn)行編碼，沿著逆時(shí)針方向編碼并定義差別碼，根據(jù)差別碼的大小判斷該處像素是否是交點(diǎn)、拐點(diǎn)。該差別碼為當(dāng)前像素點(diǎn)八鄰域中相鄰的2個(gè)像素差的絕對(duì)值，若該差別碼大于2，則認(rèn)為該點(diǎn)是拐點(diǎn)或者角點(diǎn)，若為0則該點(diǎn)不是角點(diǎn)，若該差別碼為1或者2，則需根據(jù)該點(diǎn)的曲率來判斷是否是拐點(diǎn)，此處需設(shè)定曲率的閾值，大于該數(shù)值即是拐點(diǎn)，否則不是。若該改進(jìn)算法流程：原始圖像轉(zhuǎn)換為灰度圖像，對(duì)灰度圖像采用Canny算子進(jìn)行邊緣檢測(cè)，采用鏈碼檢測(cè)算法判斷邊緣信息中的拐點(diǎn)，在拐點(diǎn)處斷開，再進(jìn)行行邊緣和列邊緣的分解及標(biāo)記，對(duì)標(biāo)記好的行邊緣和列邊緣進(jìn)行分散矩陣及特征值計(jì)算，根據(jù)計(jì)算的結(jié)果判斷該段是否具有直線特征，完成直線檢測(cè)。

3 仿真結(jié)果

采用MATLAB圖像處理工具箱，編寫主元分析法及其改進(jìn)算法的程序。仿真結(jié)果如圖1～圖3所示。

4 結(jié)論

由仿真分析可知改進(jìn)的算法比原算法在檢測(cè)精度和準(zhǔn)確性上更具有優(yōu)勢(shì)，因增加角點(diǎn)檢測(cè)增加了算法的運(yùn)算時(shí)間，還需要進(jìn)一步優(yōu)化算法，使得算法運(yùn)算時(shí)間降低。

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