[發(fā)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?zhí)枺?/td>: 201310733556.7
• 申請日: 2013-12-26
• 公開（公告）號: CN103679737B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 季向陽;楊楊;戴瓊海;邵航
• 申請（專利權(quán)）人: 清華大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 北京清亦華知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙)11201
• 代理人: 張大威

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(yù)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取；

結(jié)合所述各個通道的邊緣檢測結(jié)果，選擇置信度高的邊緣點，得到稀疏的邊緣檢測結(jié)果圖，進行邊緣生長；

保留所述各個通道的邊緣檢測結(jié)果，得到稠密的邊緣檢測結(jié)果圖，并進行修正；以及

綜合所述稀疏的邊緣檢測結(jié)果和所述稠密的邊緣檢測結(jié)果，得到最終的邊緣檢測輸出圖像。

2.根據(jù)權(quán)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(yù)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(yù)處理。

3.根據(jù)權(quán)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(xù)性。

4.根據(jù)權(quán)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(jié)果圖，進行邊緣生長進一步包括：

根據(jù)所述三個通道的圖像梯度信息，按照一定規(guī)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(jié)果圖；

對所述稀疏的邊緣檢測結(jié)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(jù)權(quán)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(guī)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(quán)重，對所述梯度矢量進行加權(quán)求和，作為該像素點的梯度矢量。

6.根據(jù)權(quán)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(jié)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(jié)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(tǒng)計其一定鄰域內(nèi)的邊緣點數(shù)目，若所述統(tǒng)計數(shù)目少于一定閾值，則根據(jù)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(jié)果。

7.根據(jù)權(quán)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(jié)果，得到稠密的邊緣檢測結(jié)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(jié)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(jié)果圖；

使用基于窗口的方法，對所述稠密的邊緣檢測結(jié)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(jù)權(quán)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(jié)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(nèi)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(jù)一定規(guī)則從多通道中選擇與所述梯度方向相關(guān)的邊緣點，合并邊緣。

9.根據(jù)權(quán)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(nèi)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(tǒng)計所述窗口內(nèi)邊緣點的數(shù)目，若所述統(tǒng)計數(shù)目大于一定閾值，對每一個通道，統(tǒng)計其在所述窗口內(nèi)的所述邊緣點的梯度方向，選擇出現(xiàn)頻率最大的方向作為所述通道的局部梯度主方向。

10.根據(jù)權(quán)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(guī)則為：

在所述窗口中，對所述局部梯度主方向相同的通道，統(tǒng)計所述各通道中與所述梯度方向相關(guān)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(guān)的邊緣點，而去除其余通道上與所述梯度方向相關(guān)的邊緣點，達到合并邊緣的目的。

11.根據(jù)權(quán)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(jié)果和所述稠密的邊緣檢測結(jié)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(jié)果圖和所述稠密的邊緣檢測結(jié)果圖，進行信息融合，合并所述相關(guān)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。