[发明专利] 基于凸壳扫描的图像物体对称性识别方法、系统及设备 – CN114119721B 全文链接一   全文链接二

 
基本信息
申请号
CN202210084200.4
申请日
20220125
公开(公告)号
CN114119721B
公开(公告)日
20220301
申请(专利权)人
中国科学院自动化研究所
申请人地址
100190 北京市海淀区中关村东路95号
发明人
黄凯奇;张岩;任泳键 专利类型 发明专利
摘要
本发明属于计算机视觉和图像对称性识别领域,具体涉及了一种基于凸壳扫描的图像物体对称性识别方法、系统及设备,旨在解决现有技术在存在少量不对称元素时难以识别物体整体对称性的问题。本发明包括:对于图像中的每类物体进行检测与定位,并进行点集分类;对于每一类点集,通过基于Graham扫描法生成点集对应的凸壳;以凸壳中的每一条边中垂线与角平分线作为潜在对称轴;若存在任一对称轴,使得点集中关于该轴对称的点在点集中的占比大于设定对称性阈值,则该点集对应的物体具有对称性。本发明以简单高效的方式实现了场景图像中物体对称现象的识别,能够较好地应对存在噪声点(不完全对称)的情况,鲁棒性好。
主权项
1.一种基于凸壳扫描的图像物体对称性识别方法,其特征在于,该识别方法包括:步骤S10,将待识别场景图像的 个物体转换为平面坐标系的二维点,并检测每一个物体的矩形边界框,获得点集 ;步骤S20,将所述点集 中物体类别相同且矩形边界框宽度、高度相同的物体归为同一类,获得类别点集 ;其中, 为待识别场景图中物体类别的数量;步骤S30,对于所述类别点集 中的任一类点集 ,通过Graham扫描方法获取点集 左下角的点 ,以 作为点集 的极点,分别计算极点之外的点的极角;步骤S40,按照极角从小到大的顺序进行点集 中各点的排序,获得极角排序后的点集;步骤S50,建立凸壳集 ,将极角排序后的点集 中前三个点放入凸包集合,遍历 中其余的二维点,若向量 位于向量 右侧,则将 放入凸壳集 ,获得点集的凸壳 ;步骤S60,基于所述点集 的凸壳 ,获取点集 的潜在对称轴集 ;步骤S70,若所述潜在对称轴集 中存在一条对称轴 ,使得点集 中相对于 对称的二维点在点集 中的比例大于设定对称性阈值,则点集 对应的物体具有对称性。

 

 
IPC信息
IPC主分类号
G06T7/68
G 物理

G06 计算;推算;计数

G06T 一般的图像数据处理或产生

 

 
法律状态信息
法律状态公告日
20220301
法律状态
公开 法律状态信息
CN202210084200 20220301 公开 公开

 

 
代理信息
代理机构名称
北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576
代理人姓名
郭文浩;尹文会