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[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

專利信息
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
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
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
【權利要求書】:

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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