[發(fā)明專利]一種WKPCA同質(zhì)度校正nCRF抑制的微光圖像顯著輪廓提取方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201310253229.1
• 申請日: 2013-06-24
• 公開（公告）號: CN103473759A
• 公開（公告）日: 2013-12-25
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 柏連發(fā);張毅;陳錢;顧國華;韓靜;岳江;祁偉;金左輪
• 申請（專利權(quán)）人: 南京理工大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00
• 代理公司: 南京理工大學(xué)專利中心 32203
• 代理人: 朱顯國

1.一種WKPCA同質(zhì)度校正nCRF抑制的微光圖像顯著輪廓提取方法，其特征在于步驟如下：

步驟1，輸入微光圖像；

步驟2，設(shè)置非經(jīng)典感受野模型參數(shù)：nCRF和CRF區(qū)域半徑比ρ，高斯標(biāo)準(zhǔn)差σ，核函數(shù)尺度σ_k，調(diào)制系數(shù)a∈[0,1]、b∈[0,1]，根據(jù)式1及參數(shù)計(jì)算CRF和nCRF區(qū)域圓形半徑r_c和ρr_c；

rc=2lnρ/ρ2-1·ρσ---(1)]]>

步驟3，逐行掃描各個(gè)像素點(diǎn)，計(jì)算各像素點(diǎn)Gabor方向能量極值E_σ(x,y)；由式2計(jì)算nCRF區(qū)域內(nèi)的距離加權(quán)函數(shù)ω_σ(x,y)，(x,y)為像素在圖像中的位置；

ω_σ(x,y)=|DOG_σ,ρσ(x,y)|⁺/‖|DOG_σ,ρσ(x,y)|⁺‖₁???(2)

DOGσ,ρσ(x,y)=12π(ρσ)2exp(-x2+y22(ρσ)2)-12πσ2exp(-x2+y22σ2)---(3)]]>

步驟4，計(jì)算微光圖像各像素點(diǎn)特征向量，構(gòu)建各像素點(diǎn)CRF區(qū)域內(nèi)多維特征數(shù)據(jù)集nCRF區(qū)域內(nèi)多維特征數(shù)據(jù)集CRF區(qū)域內(nèi)特征向量fx_i元素為Gabor方向、空間頻率、對比度、灰度共生統(tǒng)計(jì)熵和灰度共生統(tǒng)計(jì)相關(guān)性，fx_i＝[O_c,SF_c,CON_c,cooE_c,cooCOR_c]^T，i＝1,…,N_c，N_c為CRF內(nèi)像元數(shù)目，O_c、SF_c、CON_c、cooE_c和cooCOR_c為CRF區(qū)域內(nèi)歸一化的Gabor方向、空間頻率、對比度、灰度共生統(tǒng)計(jì)熵和灰度共生統(tǒng)計(jì)相關(guān)性；nCRF區(qū)域內(nèi)特征向量fy_j，j＝1,…,N_nc，fy_j＝[O_nc,SF_nc,CON_nc,cooE_nc,cooCOR_nc]^T，N_nc為nCRF內(nèi)像元數(shù)目，O_nc、SF_nc、CON_nc、cooE_nc和cooCOR_nc為nCRF區(qū)域內(nèi)歸一化的Gabor方向、空間頻率、對比度、灰度共生統(tǒng)計(jì)熵和灰度共生統(tǒng)計(jì)相關(guān)性；

步驟5，采用WKPCA算法，計(jì)算圖像各像素點(diǎn)的nCRF區(qū)域內(nèi)各像元與CRF中心同質(zhì)度δ_w(r)；

步驟6，結(jié)合同質(zhì)度δ_w(x,y)和距離衰減函數(shù)ω_σ(x,y)對nCRF中各像元抑制量校正，由式9和式10計(jì)算圖像各像素點(diǎn)的環(huán)境抑制量T_σ(x,y)及抑制輸出R_σ(x,y)；其中δ_w(x,y)即為δ_w(r)；

T_σ(x,y)=(δ_w(x,y)×ω_σ(x,y))*E_σ(x,y)?????(9)

R_σ(x,y)=|aE_σ(x,y)-bT_σ(x,y)|⁺?????(10)

步驟7，對輸出R_σ(x,y)進(jìn)行非極大值抑制，設(shè)置灰度閾值和輪廓長度閾值，對非極大值抑制結(jié)果進(jìn)行二值化，得到最終的輪廓輸出。