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二值图几何性质 —— 通过投影计算轮廓朝向

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为为为什么
发布2022-08-09 16:41:20
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发布2022-08-09 16:41:20
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文章被收录于专栏:又见苍岚

本文记录《机器视觉》 第三章第三节 —— 投影,一些学习笔记和个人理解,其中核心内容为二值图的投影。

  • 根据 转动惯量 节的结论,我们只需要使用一阶矩和二阶矩,就可以计算出:物体的位置和朝向。为了计算物体的一阶矩和二阶矩,我们并不需要知道原始图像,因为,原始图像的投影已经提供了充足的信息。这是一个有趣的结论,因为,图像投影的形式更加紧凑,并且,可以用来设计快速算法。
  • 考虑一条经过原点并且与 x 轴之间的夹角为 \theta 的直线。现在,我们构建一条新的直线,这条线和原来的直线垂直,并且和原来的直线相交于:和原点之间距离为 t 的一点。我们用 s 来表示:从两条线的交点开始、沿着新的直线所“走过”的路程。沿着新的直线对 b(x,y) 进行积分,就给出了一个投影值,也就是说:
p_{\theta}(t)=\int_{L} b(t \cos \theta-s \sin \theta, t \sin \theta+s \cos \theta) d s
  • 这个积分是在直线 L 所在的图像“区域”上进行的。
  • 例如竖直方向的投影(即:\theta = 0 ) 为:
v(x)=\int_{L} b(x, y) d y
  • 水平方向的投影(即:0=π/2 )为:
h(y)=\int_{L} b(x, y) d x
  • 由于:
A=\iint_{I} b(x, y) d x d y
  • 因此我们有:
A=\int v(x) d x=\int h(y) d y
  • 此外还有:
\bar{x} A=\iint_{I} x b(x, y) d x d y=\int x v(x) d x
\bar{y} A=\iint_{I} y b(x, y) d x d y=\int y h(y) d y
  • 因此,投影的一阶矩等于原始图像的一阶矩。
  • 为了计算朝向,我们还需要计算图像的二阶矩。通过投影,我们可以很容易地计算出:这些二阶矩中的其中两个,也就是说:
\iint_{I} x^{2} b(x, y) d x d y=\int x^{2} v(x) d x
\iint_{I} y^{2} b(x, y) d x d y=\int y^{2} h(y) d y
  • 但是,只使用水平投影和竖直投影,我们无法求出:对xy b(x,y) 的积分。我们可以添加对角投影(即:\theta=π/4 )来解决这个问题:
d(t)=\int b\left(\frac{1}{\sqrt{2}}(t-s), \frac{1}{\sqrt{2}}(t+s)\right) d s
  • 根据 x=t\cos\theta-s\sin\theta,y=t\sin\theta+s\cos\theta ,有:
t=(x+y) / \sqrt{2} , s=(y-x) / \sqrt{2}
  • 因此有:
\iint_{I} \frac{1}{2}(x+y)^{2} b(x, y) d x d y=\iint_{I} t^{2} b\left(\frac{1}{\sqrt{2}}(t-s), \frac{1}{\sqrt{2}}(t+s)\right) d s d t
  • 进一步可以得到:
\iint_{I} \frac{1}{2}(x+y)^{2} b(x, y) d x d y=\int t^{2} d(t) d t
  • 由于:
\iint_{I} \frac{1}{2}(x+y)^{2} b(x, y) d x d y=\iint_{I}\left(\frac{1}{2} x^{2}+x y+\frac{1}{2} y^{2}\right) b(x, y) d x d y
  • 因此可以得到:
\iint_{I} x y b(x, y) d x d y=\int t^{2} d(t) d t-\frac{1}{2} \int x^{2} v(x) d x-\frac{1}{2} \int y^{2} h(y) d y
  • 因此,通过使用“水平”、“竖直”和“对角线”三个方向的投影,我们可以计算出一阶矩和二阶矩,并且,最终确定图像区域的位置和朝向。

参考资料

  • 伯特霍尔德・霍恩著 BERTHOLDKLAUSPAULHORN. 机器视觉M. 中国青年出版社, 2014.
本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自作者个人站点/博客。
原始发表:2022年5月6日,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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