[發明專利]一種基于最小描述長度的多尺度圖像弱邊緣檢測方法

有效

• 申請號: 201310344681.9
• 申請日: 2013-08-08
• 公開（公告）號: CN103440644A
• 公開（公告）日: 2013-12-11
• 發明（設計）人: 譚洪舟;陳榮軍;徐秀峰;熊文婷;朱雄泳
• 申請（專利權）人: 中山大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 林麗明

1.一種基于最小描述長度的多尺度圖像弱邊緣檢測方法，其特征在于，該方法包含以下步驟：?

a）對圖像的預處理，包括對圖像進行灰度化與邊緣增強，提高圖像中的弱邊緣的對比度；?

b）構造線性尺度空間；?

c）計算圖像的局部描述長度；?

d）采用MDL原則確定局部區域的最佳平滑尺度；?

e）對圖像中的每個點采用最佳局部平滑尺度濾除噪聲保持邊緣；?

f）對平滑后的圖像進行邊緣檢測，得到圖像的全部邊緣。?

2.根據權利要求1所述的基于最小描述長度的多尺度圖像弱邊緣檢測方法，其特征在于，步驟a）包括：?

先將圖像轉化為灰度圖像，然后采用相干增強算法對圖像的弱邊緣進行增強，其計算方法為：?

a1）計算結構張量S，可由下式計算局部方向：?

其中G_σ表示局部尺度為σ的高斯濾波器，結構張量的特征向量為局部梯度的方向，而兩個特征值的差，代表局部鄰域的非均勻性；?

a2）構造擴散張量D，如下所示，?

其中R為旋轉矩陣，它的列向量由結構張量的特征向量表示，其中c₁和c₂為沿梯度方向的引導相干系數；?

擴散張量D的元素采用以下方式計算：?

其中，?

結構張量的特征值為：?

鄰域的非均勻程度由兩個特征值之差λ₁-λ₂表示，可用來控制擴散速度c₁和c₂：?

c₂=0.01。?

3.根據權利要求1所述的基于最小描述長度的多尺度圖像弱邊緣檢測方法，其特征在于，步驟b）包括：?

b1）構造一個線性尺度空間。G_σ表示標準差為σ的高斯濾波器，對于一幅R×C灰度圖像I，利用一系列線性遞增的尺度σ作為高斯濾波器的標準差，與圖像I卷積，得到平滑后的圖像序列：即I_σ=I₀*G_σ，其中σ=σ₁,...,σ_n。?

b2）在尺度空間中，搜索每個位置(x,y)處的σ_i。?