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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种汽车边缘轮廓检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118071778B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410099426.0，技术领域涉及：G06T7/13；该发明授权一种汽车边缘轮廓检测方法是由陈小雕;李政;陈鸿宇;陶秀挺;吴文设计研发完成，并于2024-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车边缘轮廓检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种车辆边缘轮廓检测方法。本发明通过待测车辆图像进行多尺度采样，并使用预设平滑模块得到修正多尺度采样子图，再将多尺度采样子图转化为相应的2*2格子序列，然后采集格子序列中的极值得到相应的极值图，将相应的极值图进行相减得到RBG差值直方图，通过将RGB差值直方图反向映射回原本的采样子图得到相应的采样子图的基础边缘，在通过高重复性的边缘效验模块重新组织新的格子序列对边缘进行验证，再通过将各尺度的边缘图组合到一起完善边缘，最终得到完整的边缘图。本发明减少了运行时间和计算量，同时使用模块重复度高的方法对边缘进行验证，减少了代码量和负载量，提升了车辆边缘轮廓检测的鲁棒性和精确度。

本发明授权一种汽车边缘轮廓检测方法在权利要求书中公布了：1.一种汽车边缘轮廓检测方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤S10，获取待测车辆图像；使用图像存储模块或嵌入式图像传感器获取车辆图像，并对获取的车辆图像进行预处理得到待测车辆图像； 步骤S20中，进行多尺度图像采样操作；将原待测车辆图像按不同步长分割成一系列采样子图；将采样后不同步长的采样子图发送到预设的平滑模块，去除采样子图中与车辆轮廓无关的杂乱信息； 步骤S30中，对经平滑模块处理后的采样子图进行像素相关八邻域对极化处理：对于当前采样子图，将每个像素与八邻域中像素组合，组成2*2的可分的格子序列；聚合三通道信息点得出max信息像素和min信息像素，将相应同极信息组合，得到两张对极信息采样子图，再将聚合三通道分离得到一共六张单通道极值信息采样子图；并依照这六张单通道极值信息采样子图建立相应的极值信息图像直方图； 步骤S40，对极值信息图像直方图进行信息差值分析：基于六张单通道极值信息采样子图，得出格子序列中可靠的对极信息，再由对极信息得到原待测车辆图像中的可靠边缘；将各个通道的两张单通道极值信息采样子图进行差值，即max极减去min极，得到单通道的对极差值直方图，通过对各个单通道的对极差值直方图使用k均值聚类方法进行极性区域分割，得到相应的格子序列中可靠的对极信息，再将对极信息在原待测车辆图像上进行反向映射，得到基础边缘采样子图； 步骤S41，对每个通道进行单独处理，在单通道分离的情况下处理得到每个通道的对极差值直方图，若三通道对应的采样子图的对极差值直方图信息达到差异标准，则将该像素作为采样子图的边缘； 将本通道内极值信息图像直方图相减，用max极信息直方图减去min极信息直方图，得到本通道的对极差值直方图，分别命名为R_diff、G_diff和B_diff； 步骤S42，使用k均值聚类方法对对极差值直方图进行极性区域分割，分割出一个到多个大区域，每个大区域中包含一个密集负值区域A、一个密集正值区域B、以及一个或多个混合正负值区域C，其中R_diff、G_diff和B_diff都进行相同处理； 步骤S43，根据实验分析所得设定一个强度分布特征适应性筛选值，对密集负值区域A、密集正值区域B进行处理，去除原本密集负值区域A、密集正值区域B中绝对值小于筛选值的部分； 步骤S44，得到处理后的三张对极差值直方图R_diff、G_diff,和B_diff，将这三个通道的对极差值直方图以相同的方法反向映射回步骤S31中的得到的格子序列，遍历n*m的2*2格子序列，对于其中每个对极max信息像素在R_diff、G_diff和B_diff的密集正值区域B中搜索是否存在对应的RGB单通道值；如果能在R_diff、G_diff和B_diff中找到对应的单通道值，再找到的单通道值对应的密集负值区域A查找是否存在当前2*2格子序列中存在对应且成对的对极max信息像素和对极min信息像素，即可确定存在一条对极max信息像素到对极min信息像素的实质边缘；遍历整个格子序列，最终得到相应的基础边缘采样子图G； 步骤S50，对基础边缘采样子图进行处理：膨胀采样子图中格子序列中所有格子的大小，以膨胀后的格子序列再次进行步骤S40的处理；利用双尺度的格子序列得出单通道直方图，重新进行对极差值直方图的分析，验证之前得到的基础边缘采样子图的正确性；再将多尺度的采样子图对应的基础边缘采样子图进行合并，得到原待测车辆图像的最终边缘图。

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