[發明專利]基于多通道信息選擇的彩色圖像邊緣檢測方法有效
| 申請號: | 201310733556.7 | 申請日: | 2013-12-26 |
| 公開(公告)號: | CN103679737B | 公開(公告)日: | 2017-02-15 |
| 發明(設計)人: | 季向陽;楊楊;戴瓊海;邵航 | 申請(專利權)人: | 清華大學 |
| 主分類號: | G06T7/00 | 分類號: | G06T7/00 |
| 代理公司: | 北京清亦華知識產權代理事務所(普通合伙)11201 | 代理人: | 張大威 |
| 地址: | 100084 北京*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 基于 通道 信息 選擇 彩色 圖像 邊緣 檢測 方法 | ||
1.一種基于多通道信息選擇的彩色圖像邊緣檢測方法,其特征在于,包括以下步驟:
對輸入的彩色圖像進行預處理;
在RGB顏色空間中,對所述彩色圖像進行R、G、B三個通道上的邊緣檢測與梯度信息提??;
結合所述各個通道的邊緣檢測結果,選擇置信度高的邊緣點,得到稀疏的邊緣檢測結果圖,進行邊緣生長;
保留所述各個通道的邊緣檢測結果,得到稠密的邊緣檢測結果圖,并進行修正;以及
綜合所述稀疏的邊緣檢測結果和所述稠密的邊緣檢測結果,得到最終的邊緣檢測輸出圖像。
2.根據權利要求1所述的彩色圖像邊緣檢測方法,其特征在于,所述對輸入的彩色圖像進行預處理進一步包括:
將所述輸入圖像分離為所述R、G、B三個通道上的偽灰度圖像,分別進行濾波去噪、圖像增強等預處理。
3.根據權利要求1所述的彩色圖像邊緣檢測方法,其特征在于,所述對所述彩色圖像進行所述R、G、B三個通道上的邊緣檢測與梯度提取進一步包括:
在單個通道的偽灰度圖像中,使用一定的梯度模板,計算每個像素點的梯度矢量;
使用非極大值抑制方法定位可能的邊緣點;
對所述圖像的邊緣進行生長,提高邊緣連續性。
4.根據權利要求1所述的彩色圖像邊緣檢測方法,其特征在于,所述得到稀疏的邊緣檢測結果圖,進行邊緣生長進一步包括:
根據所述三個通道的圖像梯度信息,按照一定規則,給定所述每一個像素點處的梯度矢量;
對所述三個通道中檢測的邊緣點進行篩選,若某個像素點在至少兩個通道中被檢測為邊緣點,則將其保留為所述輸出圖像中的邊緣點,從而得到所述稀疏的邊緣檢測結果圖;
對所述稀疏的邊緣檢測結果圖中的像素點,檢查其鄰域邊緣點分布,進行邊緣生長。
5.根據權利要求4所述的彩色圖像邊緣檢測方法,其特征在于,所述一定規則包括:
以所述三個通道在所述給定像素點處的梯度矢量的大小作為權重,對所述梯度矢量進行加權求和,作為該像素點的梯度矢量。
6.根據權利要求4所述的彩色圖像邊緣檢測方法,其特征在于,所述對稀疏邊緣檢測結果圖中的像素點,檢查其鄰域邊緣點分布,進行邊緣生長包括:對所述稀疏的邊緣檢測結果圖中的每一個像素點,若其在任一通道中被檢測為邊緣點,則統計其一定鄰域內的邊緣點數目,若所述統計數目少于一定閾值,則根據所述像素點的梯度矢量的方向進行邊緣生長,得到新的邊緣檢測結果。
7.根據權利要求1所述的彩色圖像邊緣檢測方法,其特征在于,所述保留所述各個通道的邊緣檢測結果,得到稠密的邊緣檢測結果圖,并進行修正進一步包括:
對所述三個通道的邊緣檢測結果進行或運算,即同時保留所述三個通道中檢測的邊緣,從而得到所述稠密的邊緣檢測結果圖;
使用基于窗口的方法,對所述稠密的邊緣檢測結果圖進行修正,合并不同通道中接近的邊緣檢測信息。
8.根據權利要求7所述的彩色圖像邊緣檢測方法,其特征在于,所述使用基于窗口的方法,對所述稠密的邊緣檢測結果圖進行修正,合并不同通道中接近的邊緣信息進一步包括:
選擇一定類型和尺寸的窗口,計算所述窗口內各通道的局部梯度主方向;
若存在至少兩個通道的所述局部梯度主方向相同,則根據一定規則從多通道中選擇與所述梯度方向相關的邊緣點,合并邊緣。
9.根據權利要求8所述的彩色圖像邊緣檢測方法,其特征在于,所述選擇一定類型和尺寸的窗口,計算所述窗口內各通道的局部梯度主方向進一步包括:
選擇一定類型和尺寸的窗口,統計所述窗口內邊緣點的數目,若所述統計數目大于一定閾值,對每一個通道,統計其在所述窗口內的所述邊緣點的梯度方向,選擇出現頻率最大的方向作為所述通道的局部梯度主方向。
10.根據權利要求8所述的彩色圖像邊緣檢測方法,其特征在于,所述一定規則為:
在所述窗口中,對所述局部梯度主方向相同的通道,統計所述各通道中與所述梯度方向相關的邊緣點的梯度矢量的大小,確定峰值;若某一通道的所述梯度矢量的峰值最大,則選擇所述通道上與所述梯度方向相關的邊緣點,而去除其余通道上與所述梯度方向相關的邊緣點,達到合并邊緣的目的。
11.根據權利要求1所述的彩色圖像邊緣檢測方法,其特征在于,所述綜合所述稀疏的邊緣檢測結果和所述稠密的邊緣檢測結果,得到最終邊緣檢測輸出圖像進一步包括:
對所述稀疏的邊緣檢測結果圖和所述稠密的邊緣檢測結果圖,進行信息融合,合并所述相關度高的邊緣點,去除低置信度邊緣點,得到所述最終的邊緣檢測輸出圖像。
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