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龍圖騰網獲悉杭州電子科技大學申請的專利一種汽車邊緣輪廓檢測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN118071778B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202410099426.0，技術領域涉及：G06T7/13；該發明授權一種汽車邊緣輪廓檢測方法是由陳小雕;李政;陳鴻宇;陶秀挺;吳文設計研發完成，并于2024-01-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種汽車邊緣輪廓檢測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種車輛邊緣輪廓檢測方法。本發明通過待測車輛圖像進行多尺度采樣，并使用預設平滑模塊得到修正多尺度采樣子圖，再將多尺度采樣子圖轉化為相應的2*2格子序列，然后采集格子序列中的極值得到相應的極值圖，將相應的極值圖進行相減得到RBG差值直方圖，通過將RGB差值直方圖反向映射回原本的采樣子圖得到相應的采樣子圖的基礎邊緣，在通過高重復性的邊緣效驗模塊重新組織新的格子序列對邊緣進行驗證，再通過將各尺度的邊緣圖組合到一起完善邊緣，最終得到完整的邊緣圖。本發明減少了運行時間和計算量，同時使用模塊重復度高的方法對邊緣進行驗證，減少了代碼量和負載量，提升了車輛邊緣輪廓檢測的魯棒性和精確度。

本發明授權一種汽車邊緣輪廓檢測方法在權利要求書中公布了：1.一種汽車邊緣輪廓檢測方法，其特征在于包括如下步驟： 步驟S10，獲取待測車輛圖像；使用圖像存儲模塊或嵌入式圖像傳感器獲取車輛圖像，并對獲取的車輛圖像進行預處理得到待測車輛圖像； 步驟S20中，進行多尺度圖像采樣操作；將原待測車輛圖像按不同步長分割成一系列采樣子圖；將采樣后不同步長的采樣子圖發送到預設的平滑模塊，去除采樣子圖中與車輛輪廓無關的雜亂信息； 步驟S30中，對經平滑模塊處理后的采樣子圖進行像素相關八鄰域對極化處理：對于當前采樣子圖，將每個像素與八鄰域中像素組合，組成2*2的可分的格子序列；聚合三通道信息點得出max信息像素和min信息像素，將相應同極信息組合，得到兩張對極信息采樣子圖，再將聚合三通道分離得到一共六張單通道極值信息采樣子圖；并依照這六張單通道極值信息采樣子圖建立相應的極值信息圖像直方圖； 步驟S40，對極值信息圖像直方圖進行信息差值分析：基于六張單通道極值信息采樣子圖，得出格子序列中可靠的對極信息，再由對極信息得到原待測車輛圖像中的可靠邊緣；將各個通道的兩張單通道極值信息采樣子圖進行差值，即max極減去min極，得到單通道的對極差值直方圖，通過對各個單通道的對極差值直方圖使用k均值聚類方法進行極性區域分割，得到相應的格子序列中可靠的對極信息，再將對極信息在原待測車輛圖像上進行反向映射，得到基礎邊緣采樣子圖； 步驟S41，對每個通道進行單獨處理，在單通道分離的情況下處理得到每個通道的對極差值直方圖，若三通道對應的采樣子圖的對極差值直方圖信息達到差異標準，則將該像素作為采樣子圖的邊緣； 將本通道內極值信息圖像直方圖相減，用max極信息直方圖減去min極信息直方圖，得到本通道的對極差值直方圖，分別命名為R_diff、G_diff和B_diff； 步驟S42，使用k均值聚類方法對對極差值直方圖進行極性區域分割，分割出一個到多個大區域，每個大區域中包含一個密集負值區域A、一個密集正值區域B、以及一個或多個混合正負值區域C，其中R_diff、G_diff和B_diff都進行相同處理； 步驟S43，根據實驗分析所得設定一個強度分布特征適應性篩選值，對密集負值區域A、密集正值區域B進行處理，去除原本密集負值區域A、密集正值區域B中絕對值小于篩選值的部分； 步驟S44，得到處理后的三張對極差值直方圖R_diff、G_diff,和B_diff，將這三個通道的對極差值直方圖以相同的方法反向映射回步驟S31中的得到的格子序列，遍歷n*m的2*2格子序列，對于其中每個對極max信息像素在R_diff、G_diff和B_diff的密集正值區域B中搜索是否存在對應的RGB單通道值；如果能在R_diff、G_diff和B_diff中找到對應的單通道值，再找到的單通道值對應的密集負值區域A查找是否存在當前2*2格子序列中存在對應且成對的對極max信息像素和對極min信息像素，即可確定存在一條對極max信息像素到對極min信息像素的實質邊緣；遍歷整個格子序列，最終得到相應的基礎邊緣采樣子圖G； 步驟S50，對基礎邊緣采樣子圖進行處理：膨脹采樣子圖中格子序列中所有格子的大小，以膨脹后的格子序列再次進行步驟S40的處理；利用雙尺度的格子序列得出單通道直方圖，重新進行對極差值直方圖的分析，驗證之前得到的基礎邊緣采樣子圖的正確性；再將多尺度的采樣子圖對應的基礎邊緣采樣子圖進行合并，得到原待測車輛圖像的最終邊緣圖。

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