专利名称：基于边缘增强算子的图像边缘检测方法
技术领域：
本发明涉及图像处理的领域，尤其是一种基于边缘增强算子的图像边缘检测方法。
背景技术：
在智能化的人机交互过程和对计算机图像边缘检测的研究中，边缘检测可以提供大量有价值的信息，也可以作为一个友好的交互接口。于是产生了许多新的研究热点。例如图像的处理、人脸的识别、视频的监控、身份的验证以及网络传输中基于图像的压缩与检索等。迄今为止，数字图像作为一门崭新的学科在科学研究、工业生产、军事技术和医疗卫生等领域发挥着越来越重要的作用，对它的研究也日益受到人们的重视。边缘是指图像周围像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的像素的集合，它存在于目标与背景、目标与目标、区域与区域，基元与基元之间。边缘具有方向和幅度两个特征，沿边缘走向，像素值变化比较平缓；垂直于边缘走向，像素值变化比较剧烈，可能呈现阶跃状，也可能呈现斜坡状。因此，边缘可以分为两种:一种为阶跃性边缘，它两边的像素灰度值有着明显的不同；另一种为屋顶状边缘，它位于灰度值从增加到减少的变化转折点。对于阶跃性边缘，二阶方向导数在边缘处呈零交叉；而对于屋顶状边缘，二阶方向导数在边缘处取极值。图像处理的主要内容是在图像边缘检测的基础上对物体背景灰度和纹理特征进行一种无损检测的技术。这也是图像分割、模式识别、机器视觉和区域形状提取领域的基础，同时也是图像分析和三维重建的重要环节图像边缘检测技术是图像处理和计算机视觉等领域最基本的问题，也是经典的技术难题之一。如何快速、精确的提取图像边缘信息一直是国内外的研究热点，同时边缘的检测也是图像处理中的一个难 题。早期的经典算法包括边缘算子方法、曲面拟合的方法、模板匹配方法、阈值法等。近年来，随着数学理论与人工智能技术的发展，出现了许多新的边缘检测方法，如Roberts、LaplacaruCanny等图像的边缘检测方法。这些方法的应用对于高水平的特征提取、特征描述、目标识别和图像理解有重大的影响。然而，由于在成像处理的过程中投影、混合、失真和噪声等导致图像模糊和变形，这使得人们一直致力于构造具有良好特性的边缘检测算子。
发明内容
本发明要解决的技术问题是:提供一种基于边缘增强算子的图像边缘检测方法。本发明解决其技术问题所采用的技术方案是:一种基于边缘增强算子的图像边缘检测方法，具体步骤如下:a.图像获取:将输入的彩色图像采用0.3倍的红基色和0.59倍的绿基色和0.11倍的蓝基色进行相加作为灰度图像，图像的大部分信息都存在于图像的边缘中，这主要表现为图像局部特征的不连续性，即图像中灰度变化比较剧烈的地方；
b.图像低通滤波:对a中获取的灰度图像通过滤波器进行图像的低通滤波，基于图像亮度的一阶和二阶导数，但是由于导数计算对噪声比较敏感，必须使用滤波器来改善与噪声有关的边缘检测器的性能，但大多滤波器在降噪的同时也导致边缘强度损失，图像降噪和边缘增强之间需达到一种平衡；c.图像增强边缘:对b中低通滤波过后的图像通过增强算法来计算各点邻域强度的梯度幅值；d.图像检测:利用c中测量的梯度幅值的阈值来测定边缘点；e.图像边缘定位:对测量后的边缘点通过阈值法或零交叉法进行二值边缘图像的处理，利用子像素分辨率来估计边缘的位置；f.图像边缘输出:对e处理后的图像进行断边、伪边处理后从而图像边缘输出。本发明的有益效果是，本发明的基于边缘增强算子的图像边缘检测方法，采用此种方法，能够实现边缘的定位精度高，不同尺寸的边缘能够较好地响应，并且能够尽可能减少漏检，检测灵敏度受边缘的方向影响小。
下面结合附图和实施例对本发明进一步说明。图1是本发明的结构框图。
具体实施例方式现在结合附图对本发明作进一步详细的说明。这些附图均为简化的示意图，仅以示意方式说明本发明的基本结构，因此其仅显示与本发明有关的构成。
本发明的基于边缘增强算子的图像边缘检测方法，具体步骤如下:a.图像获取:将输入的彩色图像采用0.3倍的红基色和0.59倍的绿基色和0.11倍的蓝基色进行相加作为灰度图像；b.图像低通滤波:对a中获取的灰度图像通过滤波器进行图像的低通滤波；
c.图像增强边缘:对b中低通滤波过后的图像通过增强算法来计算各点邻域强度的梯度幅值；d.图像检测:利用c中测量的梯度幅值的阈值来测定边缘点；e.图像边缘定位:对测量后的边缘点通过阈值法或零交叉法进行二值边缘图像的处理，利用子像素分辨率来估计边缘的位置；f.图像边缘输出:对e处理后的图像进行断边、伪边处理后从而图像边缘输出。边缘检测初步准备条件如下:(I)清楚待检测的图像特性变化的形式，从而使用适应这种变化的检测方法。(2)想知道特性是否在一定的空间范围内改变，不能指望用一种边缘检测算子就能检测出在图像中发生的所有特性变化。当需要提取更多空间范围内的变化特征时就需要考虑多种算子的综合应用。(3)要考虑噪声的影响，其中一种方法就是通过滤波器将噪音进行滤除。但是这有一定的局限性，或者考虑在信号和噪声同时存在的条件下进行检测，运用统计信号分析，或者通过图像区域的建模，从而进一步使检测参数化。(4)可以考虑各种方法的结合，如找出它的边缘，然后用函数近似法，通过插值等得到准确的定位。(5)在正确的图像边缘检测的基础上，要考虑定位精确的问题。以上述依据本发明的理想实施例为启示，通过上述的说明内容，相关工作人员完全可以在不偏离本项发明技术思想的范围内，进行多样的变更以及修改。本项发明的技术性范围并不局限于说明书上的内容，必须要根据权利要求范围来确定其技术性范围。
权利要求
1.一种基于边缘增强算子的图像边缘检测方法，其特征是具体步骤如下: a.图像获取:将输入的彩色图像采用0.3倍的红基色和0.59倍的绿基色和0.11倍的蓝基色进行相加作为灰度图像； b.图像低通滤波:对a中获取的灰度图像通过滤波器进行图像的低通滤波； c.图像增强边缘:对b中低通滤波过后的图像通过增强算法来计算各点邻域强度的梯度幅值； d.图像检测:利用C中测量的梯度幅值的阈值来测定边缘点； e.图像边缘定位:对测量后的边缘点通过阈值法或零交叉法进行二值边缘图像的处理，利用子像素分辨率来估计边缘的位置； f.图像边缘输出:对e处理 后的图像进行断边、伪边处理后从而图像边缘输出。
全文摘要
本发明涉及图像处理的领域，尤其是一种基于边缘增强算子的图像边缘检测方法，具体步骤如下a.图像获取；b.图像低通滤波；c.图像增强边缘；d.图像检测；e.图像边缘定位；f.图像边缘输出。本发明的基于边缘增强算子的图像边缘检测方法，采用此种方法，能够实现边缘的定位精度高，不同尺寸的边缘能够较好地响应，并且能够尽可能减少漏检，检测灵敏度受边缘的方向影响小。
文档编号G06T7/00GK103226829SQ20131014768
公开日2013年7月31日 申请日期2013年4月25日 优先权日2013年4月25日
发明者吴军, 袁峰, 李引, 李然, 徐昊 申请人:广州中国科学院软件应用技术研究所