硬件完成上述方法 的步骤。
[0106] 为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，上面结合本发明实施例中 的附图，对本发明实施例中的技术方案进行了清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例是 本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施 例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0107] 因此，以上对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护 的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通 技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范 围。
[0108] 应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一 个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0109] 在本发明的描述中，需要说明的是，术语"中心"、"上"、"下"、"左"、"右"、"竖直"、 "水平"、"内"、"外"等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，或者是该 发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不 是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不 能理解为对本发明的限制。此外，术语"第一"、"第二"、"第三"等仅用于区分描述，而不能 理解为指示或暗示相对重要性。
[0110] 在本发明的描述中，还需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语"设置"、 "安装"、"相连"、"连接"应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体 地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相 连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述 术语在本发明中的具体含义。
【主权项】
1. 一种图像边缘检测方法，其特征在于，所述方法包括： 获得原始图像的三个色度分量图像，对所述三个色度分量图像进行高斯滤波及一阶差 分滤波； 对进行过所述高斯滤波及一阶差分滤波后的所述三个色度分量图像分别求取均方根 值，并进行归一化处理，分别得到对应于所述三个色度分量图像的第一梯度值图像； 提取每个所述第一梯度值图像中的各个像素关于所述三个色度分量的最大梯度值，作 为对应于原始图像的第二梯度值图像； 根据所述第二梯度值图像构建梯度值分布直方图，确定对应于单门限阈值的非边缘像 素最大梯度值； 将梯度值低于所述非边缘像素最大梯度值的像素置为零，剩余的像素即为图像边缘像 素。2. 根据权利要求1所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述获得原始图像的三个 色度分量图像，对所述三个色度分量图像进行高斯滤波及一阶差分滤波，包括： 获得所述原始图像的红、绿、蓝三个色度分量图像，对所述三个色度分量图像进行高斯 滤波； 对进行过所述高斯滤波后的所述三个色度分量图像分别进行水平方向及竖直方向的 一阶差分滤波。3. 根据权利要求2所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述获得所述原始图像的 红、绿、蓝三个色度分量图像，对所述三个色度分量图像进行高斯滤波，包括： 所述原始图像的红、绿、蓝三个色度分量的图像用Ii = 1，2, 3+表示，i = 1，2, 3中的1、2、3分别表示所述红、绿、蓝三种颜色； 选取二维高斯函数G(x，y)对所述三个色度分量图像进行高斯滤波，高斯滤波 后的图像用h(x，y)表示，所述高斯滤波后的三个色度分量图像表示为Ill (x，y)= G(x，γ)*?·"χ，y)，i = 1，2, 3〇4. 根据权利要求3所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述二维高斯函数G (x，y) 具体为5. 根据权利要求4所述的图像边缘检测方法，其特征在于，与所述二维高斯函数 G(x，y)对应的高斯滤波器模板为以当前像素为中心，上下左右各取四个像素的高斯滤波器 模板。6. 根据权利要求5所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述对进行过所述高斯滤 波后的所述三个色度分量图像分别进行水平方向及竖直方向的一阶差分滤波，包括： 获取所述二维高斯函数G (X，y)在X方向的一阶方向导数以及在y方向的一阶方向导 数，分别作为水平方向和竖直方向的滤波函数； 运用水平方向滤波函数对进行过所述高斯滤波后的所述三个色度分量图像进行水平 方向的一阶差分滤波； 运用竖直方向滤波函数对进行过所述高斯滤波后的所述三个色度分量图像进行竖直 方向的一阶差分滤波。7. 根据权利要求6所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述对进行过所述高斯滤 波及一阶差分滤波后的所述三个色度分量图像分别求取均方根值，并进行归一化处理，分 别得到所述三个色度分量图像的第一梯度值图像，包括： 计算进行过所述高斯滤波后及所述三个色度分量图像的水平方向和竖直方向的一阶 差分滤波后的图像的均方根值； 对获取的所述均方根值图像进行归一化处理，分别形成对应于三个色度分量图像的三 个第一梯度值图像。8. 根据权利要求1所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述确定对应于单门限阈 值的非边缘像素最大梯度值，包括： 根据公式确定非边缘像素最大梯度值Zniax，其中，N 表示将[〇，1]这个图像梯度值区间等间隔划分为N个子区间，△= 1/N是每个区间的长 度，q(i*A)表示梯度值落在第i个子区间的总像素数，2 < L〈N，M为门限阈值，计算时取 M，L是使Z满足大于或等于M时所对应的最小整数值。9. 根据权利要求8所述的图像边缘检测方法，其特征在于，门限阈值的取值范围是 0. 30 ~0. 65。10. -种图像边缘检测装置，其特征在于，所述装置包括：滤波模块、归一化处理模块、 梯度值提取模块、直方图构建模块和比较运算模块； 所述滤波模块用于对获得的原始图像的三个色度分量图像进行高斯滤波及一阶差分 滤波； 所述归一化处理模块用于对进行过所述高斯滤波及一阶差分滤波后的所述三个色度 分量图像分别求取均方根值，并进行归一化处理，分别得到对应于所述三个色度分量图像 的第一梯度值图像； 所述梯度值提取模块用于提取每个所述第一梯度值图像中的各个像素关于所述三个 色度分量的最大梯度值，作为对应于原始图像的第二梯度值图像； 所述直方图构建模块用于根据所述第二梯度值图像构建梯度值分布直方图，确定对应 于单门限阈值的非边缘像素最大梯度值； 所述比较运算模块用于将低于所述非边缘像素最大梯度值的梯度值像素置为零，剩余 的像素即为图像边缘像素。
【专利摘要】本发明提供了一种图像边缘检测方法及装置。该图像边缘检测方法包括获得原始彩色图像的三个色度分量图像，对三个色度分量图像进行滤波；对滤波后的三个色度分量图像的各个像素分别求取均方根值，并进行归一化处理，分别得到对应于三个色度分量图像的第一梯度值图像；提取第一梯度值图像各个像素关于三个色度分量的最大梯度值，作为对应于原始图像的第二梯度值图像；根据第二梯度值图像构建梯度值分布直方图，确定对应于单门限阈值的非边缘像素最大梯度值；将梯度值低于非边缘像素最大梯度值的像素置为零，剩余的像素为图像边缘像素。该方法与现有方法相比，具有图像信息利用率高、检测过程简单、输出边缘信息丰富等优点。
【IPC分类】G06T7/00
【公开号】CN105160682
【申请号】CN201510579364
【发明人】贺苏宁
【申请人】四川华雁信息产业股份有限公司
【公开日】2015年12月16日
【申请日】2015年9月11日