CN102129332A - 一种图像识别的触摸点的检测方法及装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种图像识别的触摸点的检测方法，包括：将灰度图像转换为二值图像，获取所述二值图像中触摸点的数量和/或各个所述触摸点的位置信息，所述位置信息为位于触摸点的中心位置的像素的坐标，计算各个所述触摸点的最小的外接矩形的长宽比，根据所述长宽比所属的预设范围校正所述触摸点的数量。本发明还公开了一种图像识别的触摸点的检测装置。采用本发明，可以实现对多点触摸的检测与纠正，获取准确的触摸点数量和位置，即使触摸位置很近甚至相互粘接，也能通过本发明检测得到，进而提高用户人机交互的操作体验。
Description
技术领域
本发明涉及一种图像识别技术，尤其涉及一种图像识别的触摸点的检测方法及装置。
背景技术
屏幕触摸技术与人们工作生活息息相关，例如，银行的取款机大多有触摸屏功能，很多政务大厅、图书馆内都有这种触控功能的操作终端，还有很多触屏手机、MP4、液晶屏数码相机等等。触摸屏的功能发展由简及繁，从最初的产品只支持单点触摸，到现在可以实现多点触摸控制，其技术已经有了一个质的飞跃。所谓的单点触摸，就是一个手指触摸屏幕上的一点来实现操控。比如我们每天在附近超市的POS终端机，或者在机场的check-in终端上进行的操作。尽管单点触摸屏和电阻式触摸屏技术已经很令人惊讶并具有革命意义，但为什么用户与设备的互动只能局限于一根手指呢？也就是限定了人机交互时，一次只能用一个手指在屏幕的某个区域做单一动作。对此，苹果公司为用户界面革命做出了不可估量的贡献，其推出的iPhone采用了感应电容式触摸屏，从而使多点触摸成为可能。要想充分发挥应用和操作系统的功能，就需要多个手指在屏幕上作出动作能实现其最佳的可用性。因为有了该技术，用户可通过手指进行单点触摸，也可以以单击、双击、平移、按压、滚动以及旋转等不同手势进行多点触摸，实现随心所欲地操控，从而更好更全面地进行各种操作。
多点触摸指的是允许计算机用户同时通过多个手指或触点来控制计算机的一种操作模式，通过全球爱好者的不断探索和创新，到目前为止，已经有五种可以帮助爱好者搭建稳定的多点触摸平台的技术，它们分别是：由Jeff Han 教授开创的受抑全内反射多点触摸技术（FTIR）；微软Surface采用的背面散射光多点触摸技术（Rear-DI）；由Alex Popovich 提出的激光平面多点触摸技术（LLP）；由Nima Motamedi 提出发光二极管平面多点触摸技术（LED-LP）；由Tim Roth 提出的散射光平面多点触摸技术（DSI）。
上述五种技术当中，如FTIR和Rear-DI技术是基于光线在触摸处发生反射的原理实现的，但是这些技术有一个弊端，就是当触摸物在屏幕上的触摸位置距离很近甚至相互粘连时，现有的触摸点检测方法会失效甚至误测。例如，在触摸屏上用两个手指同时触摸屏幕，如果两个触摸点处距离很近，现有的技术就只能检测到一个触摸点，即它会错误地将两个触摸点判断为一个大的触摸点，从而就误导了后台系统的程序执行。进而影响用户的触摸操作，使得用户不能很好的通过触摸屏实现人机交互。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于，提供一种图像识别的触摸点的检测方法及装置。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种图像识别的触摸点的检测方法：将灰度图像转换为二值图像。获取所述二值图像中触摸点的数量和/或各个所述触摸点的位置信息，所述位置信息为位于触摸点的中心位置的像素的坐标。计算各个所述触摸点的面积最小的外接矩形的长宽比。根据所述长宽比所属的预设范围校正所述触摸点的数量。
相应地，本发明还提供了一种图像识别的触摸点的检测装置，包括：
二值转换单元，用于将灰度图像转换为二值图像；
与所述二值转换单元相连的获取单元，用于获取所述二值转换单元转换的所述二值图像中触摸点的数量和/或各个所述触摸点的位置信息；
与所述获取单元相连的计算单元，用于计算各个所述触摸点最小的外接矩形的长宽比；
与所述计算单元相连的校正单元，用于根据所述计算单元计算的所述长宽比所属的预设范围校正所述触摸点的数量。
实施本发明，具有如下有益效果：
采用本发明，可以实现对多点触摸的检测，分析触摸点的数量和位置信息，并且纠正各个触摸点的数量和位置信息。另外，本发明还可以将灰度图像转换成二值图像，区分粘接的触摸点，去除孤立点，进而获取准确的清晰的触摸点图像，即使触摸位置很近甚至相互粘接，也能通过本发明检测得到。进而提高用户人机交互的操作体验。
附图说明
图1是本发明一种图像识别的触摸点的检测方法的流程图；
图2是本发明一种图像识别的触摸点的检测方法一实施例的流程图；
图3是本发明一种图像识别的触摸点的检测方法的检测子块示意图；
图4是本发明一种图像识别的触摸点的检测装置的结构示意图；
图5是本发明一种图像识别的触摸点的检测装置的一实施例的结构示意图；
图6是现有技术获取的原始光学图像；
图7是经过本发明一实施例处理后获得的优选的二值图像。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。
图1是本发明一种图像识别的触摸点的检测方法的流程图，包括：
S101将灰度图像转换为二值图像。
需要说明的是，在一块布满红外线的屏幕上，当用手指或其它物体触摸屏幕时，红外线就会在触摸点区域处发生反射，这里运用的是光的反射原理。上述红外线发生反射后，通过捕获所述红外线可以获取光学图像，这里需要用只捕获红外线而过滤可见光的摄像镜头，那么红外线就可以通过摄像镜头在感光材料上形成光学图像。检测到的所述触摸点的信息中包含像素的像素值信息，采集各个像素的像素值进行编排，光学图像便转换成灰度图像。在灰度图像中，触摸点区域的像素值会比非触摸点区域的像素值高，从而在灰度图像中显示为更亮更白的效果。将灰度图像转换成二值图像的方法有多种，现有的技术是固定阈值转换的方法，即灰度值大于某一固定阈值时赋值为1，否则赋值为0。
S102获取所述二值图像中触摸点的数量和/或各个所述触摸点的位置信息，所述位置信息为位于触摸点的中心位置的像素的坐标。
需要说明的是，在上述二值图像中，只有触摸点区域处才赋值为1，所以可以通过检测赋值为1的区域来获取相对应的所述触摸点的信息，所述触摸点的信息可以包括触摸点的数量和/或各个所述触摸点的位置信息。所述触摸点的数量为赋值为1的单连通区域的数目，所述触摸点的位置信息是赋值为1的区域的中心位置的像素的坐标。
S103计算各个所述触摸点的面积最小的外接矩形的长宽比。
需要说明的是，通过上述赋值为1的区域，可获得它的最小外接矩形。所述最小外接矩形是指包含赋值为1的单连通区域最小的外接矩形。通过所述矩形，可求得所述矩形的长与宽，其中，定义矩形的较长边为矩形的长，定义矩形的较短边为矩形的宽，获取长宽比值。
S104根据所述长宽比所属的预设范围校正所述触摸点的数量。
需要说明的是，根据各个触摸点的所述长宽比所属的预设范围，我们可以确定所述触摸点是一个触摸点还是几个触摸点相粘接。例如，我们可以根据触摸点的长宽比属于第一预设范围而确定所述触摸点为一个触摸点；根据触摸点的长宽比属于第二预设范围而确定所述触摸点为两个触摸点相粘接；根据触摸点的长宽比属于第三预设范围而确定所述触摸点为三个触摸点相粘接。如此类推……
优选地，可选取所述预设范围为1≤q<1.8时，判定为一个触摸点；当q≥1.8时，判定为两个或两个以上的触摸点相粘连，其中q为所述长宽比。这里区分所述触摸点为一个触摸点还是多个触摸点相粘接的临界点为所述长宽比q=1.8。所述长宽比q=1.8是一个实验数值，经过多次重复的触摸实验而获得的。当q≥1.8时，可判定为多个触摸点相粘连，此时，可重新确定所述触摸点的数量，以及各个所述触摸点的中心位置。至于第二预设范围、第三预设范围以及后续的预设范围可通过实验获得。
在获取所述二值图像中触摸点的数量和/或各个所述触摸点的位置信息的步骤之后，还包括：根据所述触摸点的所述数量和各个所述触摸点的面积，计算所述触摸点的平均面积。
在根据所述长宽比所属的预设范围校正所述触摸点的数量时，还结合所述平均面积进行校正。
所述根据所述长宽比所属的预设范围校正所述触摸点的数量的方式具体包括：当所述长宽比位于第一预设范围或所述触摸点的面积小于等于所述平均面积时，判定所述触摸点为一个触摸点；当所述长宽比位于第二预设范围且所述触摸点的面积大于平均面积时，判定所述触摸点为两个或两个以上的触摸点相粘连。
在所述校正所述触摸点的数量的步骤之后，还包括：根据校正后确定的各个所述触摸点的中心位置，校正所述各个触摸点的所述位置信息。
优选地，当确定所述触摸点由三个小触摸点相粘接时，可根据各个所述小触摸点的中心位置的像素的坐标，确定各个所述小触摸点的位置信息。
图2是本发明一种图像识别的触摸点的检测方法一实施例的流程图。
S201分别判断所述灰度图像中各像素是否满足阈值条件，若不满足阈值条件，将该像素赋值为0；若满足阈值条件，继续判断该像素是否满足均匀性条件，若满足均匀性条件，将该像素赋值为1，若不满足均匀性条件，将该像素赋值为0。
判断像素是否满足均匀性条件的步骤具体包括：
计算像素所在检测子块内所有像素的像素值的平均值SMean，所述检测子块是由该像素以及与该像素邻近的像素组成的n行m列的像素矩阵。
计算所述检测子块的相似度，当所述检测子块的相似度等于n×m时，判定该像素满足均匀性条件，否则判定该像素不满足均匀性条件，其中，检测子块的相似度定义为：当检测子块内存在N个像素的像素值Ii满足“ ”时，则检测子块的相似度为N，其中R为预设值。
所述阈值为所述灰度图像内的最大像素值和最小像素值的平均值。
如前所述，将灰度图像转换为二值图像可以通过现有的固定阈值的方法进行转换。而本发明技术提供了一种优选的二值图像转换的方法：所述阈值为所述灰度图像内的最大像素值和最小像素值的平均值。
需要说明的是，所述灰度图像每个像素都应该当作是待赋值的目标像素，对每个像素进行单独的二值转换。同时满足阈值条件和均匀性条件的像素才赋值为1，否则赋值为0。
所述阈值条件的作用是将模糊不清的瑕点去除。根据所述灰度图像内所述像素的最大和/或最小像素值进行动态阈值，并非固定阈值。阈值
中，Imax是所述灰度图像的最大像素值，Imin 是所述灰度图像的最小像素值。对于小于阈值T的像素值，其相应的点是不清晰的瑕点或背景，将该点赋值为0。对于大于或等于阈值T的像素值，其值应当保留，留作进行均匀性条件的判断。
优选地，所述检测子块是由该像素以及与该像素邻近的像素组成的n行m列的像素矩阵，取3×3的检测子块。
需要说明的是，所述灰度图像内各个所述像素与其邻近的像素组成一个检测子块，所述检测子块可以由3×3个像素组成，也可以由是4×4个像素组成…如此类推，但所述检测子块中包含一个待检测的像素，称之为目标像素。所述灰度图像内的各个像素均可作为目标像素，可通过包含所述目标像素的不同检测子块对所述目标像素进行二值转换。
图3是本发明一种图像识别的触摸点的检测方法的检测子块示意图，其中像素301是待赋值的目标像素。
如图3所示像素301与其邻近的像素组成一个3×3的检测子块，像素301的像素值为194的像素，具体说明运算步骤：
（a）求得所述检测子块内3×3个像素的像素值的平均值
，根据图3（a）的九个像素的像素值计算可得SMean=195；
（b）对所述九个像素值与SMean作比较，可得图3（b），即各个像素的像素值Ii满足
。R是由试验获取的经验数值，优选地，取R=10。由于检测子块内存在9个像素的像素值Ii满足 “
”，故该检测子块相似度为9。
（c）图3的检测子块的相似度9=3×3，满足均匀性条件，对所述待赋值的像素301赋值为1，如图3（c）所示。
需要说明的是，满足均匀性条件后，从人眼的视觉观察，就是该像素与其周围的像素点灰度值都比较均匀。满足这种均匀性条件的像素有两种：一是背景像素，二是触摸点像素。不满足这种灰度值均匀性的像素则是触摸点与背景的边界像素。在满足阈值条件下，模糊的瑕点和背景像素都被赋值为0。再以子块的灰度均匀性条件判断，就可以很好的把触摸点和屏幕背景分割，而且还能很好的去除灰度图像中的噪声。故此，子块的均匀性条件就拥有一个功能，就是可以使触摸位置距离很近的触摸点分离。
S202将灰度图像转换为二值图像。
将灰度图像转换成二值图像的方法有多种，现有的技术是固定阈值转换的方法，灰度值大于某一固定阈值时赋值为1，否则赋值为0。也可以采用本发明技术方案动态阈值方法，所述动态阈值方法如步骤S201所述，在此不再赘述。
S203对所述二值图像进行形态学处理，获取优选的二值图像，所述形态学处理是指对所述二值图像先进行闭运算，再进行开运算。
经过步骤S201和/或步骤S202处理后的二值图像会在触摸点周围出现一些孤立点，此时，我们再对所述二值图像进行形态学处理。形态学处理是图像处理的通用技术，此处，对二值图像先进行闭运算后再进行开运算，就可以很好的去除因上述步骤产生的孤立点，而且平滑了触摸点区域的边缘。这样就消除了二值化后的孤立点对最终触摸点统计的影响。
S204获取所述二值图像中触摸点的数量和/或各个所述触摸点的位置信息，所述位置信息为位于触摸点的中心位置的像素的坐标。
需要说明的是，在上述二值图像中，只有触摸点区域处才赋值为1，所以可以通过检测赋值为1的区域来获取相对应的所述触摸点的信息，所述触摸点的信息可以包括触摸点的数量和/或各个所述触摸点的位置信息。所述触摸点的数量为赋值为1的区域的数目，所述触摸点的位置信息是赋值为1的区域的中心位置的像素的坐标。
S205计算各个所述触摸点最小的外接矩形的长宽比。
需要说明的是，通过上述赋值为1的区域，可获得它的最小外接矩形。所述最小外接矩形是指包含赋值为1的单连通区域最小的外接矩形。通过所述矩形，可求得所述矩形的长与宽，其中，定义矩形的较长边为矩形的长，定义矩形的较短边为矩形的宽，获取长宽比值。
S206根据所述长宽比所属的预设范围校正所述触摸点的数量。
需要说明的是，根据各个触摸点的所述长宽比所属的预设范围，我们可以确定所述触摸点是一个触摸点还是几个触摸点相粘接。
在获取所述二值图像中触摸点的数量和/或各个所述触摸点的位置信息的步骤之后，还包括：根据所述触摸点的所述数量和各个所述触摸点的面积，计算所述触摸点的平均面积。
在根据所述长宽比所属的预设范围校正所述触摸点的数量时，还结合所述平均面积进行校正。
所述根据所述长宽比所属的预设范围校正所述触摸点的数量的方式具体包括：当所述长宽比位于第一预设范围或所述触摸点的面积小于等于所述平均面积时，判定所述触摸点为一个触摸点；当所述长宽比位于第二预设范围且所述触摸点的面积大于平均面积时，判定所述触摸点为两个或两个以上的触摸点相粘连。
在所述校正所述触摸点的数量的步骤之后，还包括：根据校正后确定的各个所述触摸点的中心位置，校正所述各个触摸点的所述位置信息。
图4是本发明一种图像识别的触摸点的检测装置的结构示意图，包括：
二值转换单元，用于将灰度图像转换为二值图像。
与所述二值转换单元相连的获取单元，用于获取所述二值转换单元转换的所述二值图像中触摸点的数量和/或各个所述触摸点的位置信息。
与所述获取单元相连的计算单元，用于计算各个所述触摸点的面积最小的外接矩形的长宽比。
与所述计算单元相连的校正单元，用于根据所述计算单元计算的所述长宽比所属的预设范围校正所述触摸点的数量。
图5是本发明一种图像识别的触摸点的检测装置的一实施例的结构示意图，包括上述二值转换单元、获取单元、计算单元和校正单元。
所述计算单元还包括面积计算模块，用于根据所述触摸点的所述数量和各个所述触摸点的面积，计算所述触摸点的平均面积。
所述校正单元在根据所述计算单元计算的长宽比校正所述触摸点的数量和/或各个所述触摸点的位置信息时，还结合所述面积计算模块进行校正。
所述校正单元还包括位置校正模块，用于根据校正后确定的各个所述触摸点的中心位置，校正所述各个触摸点的所述位置信息。
所述二值转换单元还包括一级判定单元、二级判定单元和赋值单元。
一级判定单元，用于对所述触摸点内各个像素进行满足阈值条件的判断。
与所述一级判定单元相连的二级判定单元，用于对满足所述一级判定单元的所述阈值条件后，对所述待赋值的像素进行满足均匀性条件的判断。
与所述二级判定单元相连的赋值单元，用于对满足二级判定单元的所述均匀性条件后，对所述像素赋值为1；不满足所述阈值条件或均匀性条件的所述像素赋值为0。
所述一级判定单元包括阈值设定模块，用于设定所述阈值，将所述阈值设定为所述灰度图像内的最大像素值和最小像素值的平均值。
如图5所示，所述一种图像识别的触摸点的检测装置还包括优化处理单元，优化处理单元与所述二值转换单元相连的，用于对所述二值图像进行形态学处理，获取优选的二值图像，所述形态学处理是指对所述二值图像先进行闭运算，再进行开运算。
经过上述单元的处理，可以获取清晰的二值图像，以及准确的触摸点的信息。图6是现有技术获取的原始光学图像。图7是经过本发明处理后获得的优选的二值图像。通过图6与图7对比，图6左边的褐色暇斑已经在图7中去除。另外，分离了图6中的一个粘接的触摸点，修整了触摸点的边界，让五个触摸点在图7中清晰可见。
以上所揭露的仅为本发明一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，因此依本发明权利要求所作的等同变化，仍属本发明所涵盖的范围。
Claims (10)
1.一种图像识别的触摸点的检测方法，其特征在于，包括：
将灰度图像转换为二值图像；
获取所述二值图像中触摸点的数量和/或各个所述触摸点的位置信息，所述位置信息为位于触摸点的中心位置的像素的坐标；
计算各个所述触摸点的最小的外接矩形的长宽比；
根据所述长宽比所属的预设范围校正所述触摸点的数量。
2.根据权利要求1所述的图像识别的触摸点的检测方法，其特征在于：
在获取所述二值图像中触摸点的数量和/或各个所述触摸点的位置信息的步骤之后，还包括：根据所述触摸点的所述数量和各个所述触摸点的面积，计算所述触摸点的平均面积；
在根据所述长宽比所属的预设范围校正所述触摸点的数量时，还结合所述平均面积进行校正；
所述根据所述长宽比所属的预设范围校正所述触摸点的数量的方式具体包括：当所述长宽比位于第一预设范围或所述触摸点的面积小于等于所述平均面积时，判定所述触摸点为一个触摸点；当所述长宽比位于第二预设范围且所述触摸点的面积大于平均面积时，判定所述触摸点为两个或两个以上的触摸点相粘连；
在所述校正所述触摸点的数量的步骤之后，还包括：根据校正后确定的各个所述触摸点的中心位置，校正所述各个触摸点的所述位置信息。
3.根据权利要求1或2所述的图像识别的触摸点的检测方法，其特征在于，所述将灰度图像转换为二值图像的步骤之后还包括：
对所述二值图像进行形态学处理，获取优选的二值图像；
所述形态学处理是指对所述二值图像先进行闭运算，再进行开运算。
4.根据权利要求2所述的图像识别的触摸点的检测方法，其特征在于，所述将灰度图像转换为二值图像的步骤具体包括：
分别判断所述灰度图像中各像素是否满足阈值条件，若不满足阈值条件，将该像素赋值为0；若满足阈值条件，继续判断该像素是否满足均匀性条件，若满足均匀性条件，将该像素赋值为1，若不满足均匀性条件，将该像素赋值为0；
在判断像素是否满足阈值条件时，若像素的像素值大于等于阈值，则判定该像素满足阈值条件，否则判定该像素不满足阈值条件；
判断像素是否满足均匀性条件的步骤具体包括，
计算像素所在检测子块内所有像素的像素值的平均值SMean，所述检测子块是由该像素以及与该像素邻近的像素组成的n行m列的像素矩阵，
计算所述检测子块的相似度，当所述检测子块的相似度等于n×m时，判定该像素满足均匀性条件，否则判定该像素不满足均匀性条件，其中，检测子块的相似度定义为：当检测子块内存在N个像素的像素值Ii满足“ 
”时，则检测子块的相似度为N，其中R为预设值。
5.根据权利要求4所述的图像识别的触摸点的检测方法，其特征在于，所述阈值为所述灰度图像内的最大像素值和最小像素值的平均值。
6.一种图像识别的触摸点的检测装置，其特征在于，包括：
二值转换单元，用于将灰度图像转换为二值图像；
与所述二值转换单元相连的获取单元，用于获取所述二值转换单元转换的所述二值图像中触摸点的数量和/或各个所述触摸点的位置信息；
与所述获取单元相连的计算单元，用于计算各个所述触摸点最小的外接矩形的长宽比；
与所述计算单元相连的校正单元，用于根据所述计算单元计算的所述长宽比所属的预设范围校正所述触摸点的数量。
7.根据权利要求6所述的图像识别的触摸点的检测装置，其特征在于：
所述计算单元包括面积计算模块，用于根据所述触摸点的所述数量和各个所述触摸点的面积，计算所述触摸点的平均面积，
所述校正单元在根据所述计算单元计算的长宽比校正所述触摸点的数量时，还结合所述面积计算模块进行校正；
所述校正单元包括位置校正模块，用于根据校正后确定的各个所述触摸点的中心位置，校正所述各个触摸点的所述位置信息。
8.根据权利要求6或7所述的图像识别的触摸点的检测装置，其特征在于，还包括：
与所述二值转换单元相连的优化处理单元，用于对所述二值转换单元获取的所述二值图像进行形态学处理，获取优选的二值图像，所述形态学处理是指对所述二值图像先进行闭运算，再进行开运算。
9.根据权利要求7所述的图像识别的触摸点的检测装置，其特征在于，所述二值转换单元包括：
一级判定单元，用于对所述触摸点内各个像素进行满足阈值条件的判断；
与所述一级判定单元相连的二级判定单元，用于对满足所述一级判定单元的所述阈值条件后，对所述待赋值的像素进行满足均匀性条件的判断；
与所述二级判定单元相连的赋值单元，用于对满足二级判定单元的所述均匀性条件后，对所述像素赋值为1；不满足所述阈值条件或均匀性条件的所述像素赋值为0。
10.根据权利要求9所述的图像识别的触摸点的检测装置，其特征在于，所述一级判定单元包括：
阈值设定模块，用于设定所述阈值，将所述阈值设定为所述灰度图像内的最大像素值和最小像素值的平均值。
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