专利名称：基于directionlet变换的彩色图像边缘检测方法
技术领域：
本发明属于图像处理技术领域,涉及一种基于directionlet变换的彩色图像边缘检测方法。该方法可用于开展森林资源调查、医学影像、天文学影像等领域的数字图像预处理
背景技术：
边缘是图像中灰度级或结构等信息或多或少存在突变的地方，是一个区域的结束，也是另一个区域的开始。边缘在传递图像大量信息的同时也能勾勒出物体的基本轮廓，所以边缘检测对计算机视觉系统来说是非常重要的，它在图像分割、模式识别、计算机视觉等方面具有很重要的作用。传统的边缘检测技术，如小波模极大值法、微分算子法、数学形态学法，都是基于灰度图像来进行的。但是彩色图像提供了比灰度图像更多丰富的信息，在彩色图像中大约有90%的边缘与灰度图像中的边缘相同。因此，彩色图像边缘检测显得尤为重要。目前，大部分彩色图像边缘检测方法都是在RGB空间实现的，即先对R、G、B 3个分量分别采用灰度图像边缘检测方法，然后用一定的逻辑算法将3个分量的边缘结合起来，得到彩色图像的边缘。但由于R、G、B三个分量的相关性很强，例如当光线发生变化时，三个分量将同时发生变化。因此，检测结果与转换为灰度图像后的检测结果变化不大，均会丢失部分彩色边缘信息。在RGB空间中，另一类比较成熟的方法是矢量空间法，其主要思想是把图像中的每一个像素都看成是RGB空间中的一个三维矢量，这样整幅彩色图像就可以看作是一个二维三分量的矢量场。RGB空间的主要缺点是其不均匀性和不直观性，即两个颜色点之间的距离不等于两个颜色之间的颜色感知差异，我们不能直接从RGB数值中估计出颜色的色度、饱和度和亮度等感知属性。而且，传统的边缘检测方法，如小波模极大值法及数学形态学法，由于滤波方向的限制，在RGB空间中，并不能很好地捕捉方向边缘信息。
发明内容
本发明的目的在于针对上述现有技术中的不足，提出一种基于directionlet变换的彩色图像边缘检测方法，以提高彩色图像的彩色边缘及方向边缘检测精度。实现本发明目的的技术方案是将RGB彩色图像转换到HSI空间；消除其H分量的2π特性影响；对H分量的两个正交分量及饱和度S分量、亮度I分量分别进行directionlet变换提取边缘；通过对两个正交分量边缘求绝对值和，得到色度H分量边缘；再将HSI三分量的边缘进行合获取最终边缘。具体步骤包括如下(I)输入一幅RGB彩色图像，并转换至HSI空间，得到色度H、饱和度S、亮度I三分量饱和度S = I--—~:~-,
R + C; + B
亮度
权利要求
1.一种基于directionlet变换的彩色图像边缘检测方法,包括如下步骤 (1)输入一幅RGB彩色图像，并转换至HSI空间，得到色度H、饱和度S、亮度I三分量
2.根据权利要求I所述基于directionlet变换的彩色图像边缘检测方法，其特征在于步骤(3)所述的构造变换矩阵，对色度H分量的正交分量M、Q，饱和度S分量、亮度I分量分别进行directionlet变换,按如下步骤进行 3a)选定变换方向和队列方向，构造变换矩阵^
3.根据权利要求I所述的基于directionlet变换的彩色图像边缘检测方法，其特征在于所述步骤(5)中通过八邻域连接法进行多尺度融合，是以最大尺度边缘为模板，如果次大尺度边缘上的某一点处于最大尺度边缘点的八邻域内，则把该点集成到最大尺度边缘中；按尺度从大到小依次把其他尺度集成到最大尺度边缘中，最后得到多尺度融合边缘。
全文摘要
本发明公开了一种基于directionlet变换的彩色图像边缘检测方法，主要解决传统彩色边缘检测方法不能提取完整彩色边缘信息且对方向性边缘不敏感的问题。其实现步骤为(1)输入一幅RGB彩色图像并转换至HSI空间；(2)消除H分量的2π特性影响；(3)构造变换矩阵，获取各分量图像的directionlet变换系数；(4)计算各像素点的梯度向量模值和相角；(5)采用模极大值法和八邻域连接法得到分量图像边缘；(6)将通过三个变换矩阵进行directionlet变换得到的边缘进行加权得到各分量边缘；(7)对色度H分量的两个正交分量的边缘求绝对值和，得到其边缘；(8)HSI三分量边缘融合得到最终边缘。本发明具有方向选择性好，提取彩色边缘完整精确等优点，可用于彩色图像的边缘检测。
文档编号G06T7/00GK102903099SQ20121032554
公开日2013年1月30日 申请日期2012年9月5日 优先权日2012年9月5日
发明者白静, 周华吉, 焦李成, 韩红, 张向荣, 吴家骥 申请人:西安电子科技大学