中心线提取

liukai422

yiluxiangqian 发表于 2009-12-11 15:31
我们是先进行二值化（黑白）处理，然后提取中心线

二值化处理后怎么提取中心线

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yiluxiangqian 发表于 2009-12-11 15:31
我们是先进行二值化（黑白）处理，然后提取中心线

提取中线前是不是应该要去除噪点？

DHSUNSHINE

1 二值化算法
二值化算法算法的思路是：设定一个阈值valve（例如45），对于视频信号矩阵中每一行，从左至右比较各像素值和阈值的大小。若像素值大于等于阈值，则判定该像素对应的是白色赛道；反之，则判定对应的是目标指引线。记下第一次和最后一次出现像素值小于阈值时的像素点的列号，算出两者的平均值，以此作为该行上目标指引线的位置。
Tips：该算法的思想简单，具体实现时还可以一旦检测到左边缘后就退出该行扫描，这样上面的流程图将变得更加简洁。但是这种提取算法鲁棒性较差，当拍摄图像中只有目标指引线一条黑线时，还能准确提取出目标指引线，但当光强有大幅度的变化，或图像中出现其它黑色图像的干扰时，该算法提取的位置就有可能与目标指引线的实际位置偏离较大。
2直接边缘检测算法
思路是：设定一个阈值（例如15），对于视频信号矩阵中每一行，从左至右求出相邻两像素值的差值（左减右）。若差值大于等于阈值，则判定下一个的像素点对应的是目标指引线的左边缘，以此像点作为该列的特征点，记录下此像素点的列号，作为该行上目标指引线的位置。当然，可能出现差值始终小于阈值的情况，此时一种方法是令该行上目标指引线位置为0，通过进一步滤波或拟合来修正；另一种方法是让该行上目标指引线位置和通过上一场视频数据求得的位置一样
Tips:
该算法较二值化方法而言，抗环境光强变化干扰的能力更强，同时还能削弱或消除垂直交叉黑色指引线的干扰。因为该算法在视频信号矩阵中是由左至右来寻找目标指引线的左边缘的，所以当黑色图像出现在目标指引线左方时，该算法无法排除干扰，而当其出现在右方时，则可以排除干扰。
3 跟踪边缘检测算法
这种算法直接边缘检测算法一样，也是寻找出目标指引线的左边缘，仍然用左边缘的位置代表目标指引线的位置。但跟踪边缘检测从视频信号矩阵每行中寻找左边缘的方法与上一小节介绍的不同。因为目标指引线是连续曲线，所以相邻两行的左边缘点比较靠近。跟踪边缘检测正是利用了这一特性，对直接边缘检测进行了简化。其思路是：若已寻找到某行的左边缘，则下一次就在上一个左边缘附近进行搜寻
Tips： 在首行边缘检测正确的前提下，该算法具有较强的抗干扰性，能更有效地消除垂直交叉黑色指引线的干扰，以及指引线外黑色图像的影响，始终跟踪目标指引线。另外，较之前两种算法，跟踪边缘检测算法的时间复杂度更低，因此效率更高。但值得注意的是第一行的左边缘位置对整个目标指引线的搜寻影响很大，一旦它的位置和实际导引线偏差较大，就会产生一连串的错误，这是不可容忍的。
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