[發明專利]融合色調梯度的彩色圖像邊緣檢測方法

在審

• 申請號: 201410538061.3
• 申請日: 2014-10-13
• 公開（公告）號: CN104331877A
• 公開（公告）日: 2015-02-04
• 發明（設計）人: 雷濤;樊養余;王毅
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 王鮮凱

技術領域

本發明涉及一種彩色圖像邊緣檢測方法，特別是涉及一種融合色調梯度的彩色圖像邊緣檢測方法。

背景技術

邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的關鍵步驟，有關圖像邊緣檢測的研究已有較多較為經典的方法。近年來，由于彩色圖像的應用領域越來越廣，其涉及到的相關算法成為新的研究熱點。關于彩色圖像的邊緣檢測問題，雖然已有較多的研究成果，然而，由于彩色圖像的多通道特點，導致難以將灰度邊緣檢測算子(例如：Canny、Sobel、Prewwit和Robert)直接拓展到彩色邊緣檢測中。

研究表明，將彩色圖像轉變為灰度圖像，然后利用傳統的邊緣檢測算子提取邊緣，結果較實際的彩色圖像邊緣丟失了10％的信息，為了得到丟失的10％邊緣信息，學者們提出了大量的方法，這些方法主要分為三類：矢量梯度計算方法(VG)、基于降維理論的邊緣檢測方法和單分量融合法。VG方法利用二階微分算子的原理獲取矢量圖像的梯度，并考慮了矢量梯度的方向信息，得到的彩色圖像邊緣較傳統的單通道合成方法具有更多的細節邊緣，對弱邊緣亦具有較好的響應。將矢量排序算法與數學形態學梯度算子相結合，學者們提出了基于數學形態學梯度算子的彩色圖像邊緣檢測算子(RCMG)，從而將形態學梯度算子推廣到彩色圖像邊緣檢測中。

由于矢量排序統計理論的主要問題在于較高的計算復雜性，因此為了降低矢量排序算法的時耗，出現了第二類彩色圖像邊緣檢測方法。該類方法通常采用降維算法將三分量的彩色圖像轉換成單分量灰度圖像進行處理，因此該類方法的優勢在于可以將灰度圖像邊緣檢測方法直接拓展到彩色圖像邊緣檢測中。由于PCA是一種能夠去除矢量中各分量之間相關性的線性變換，得到相互獨立的新矢量，各矢量根據對整體矢量的貢獻率從高到低進行排列。因此PCA可用于彩色圖像邊緣檢測以解決矢量排序方法帶來的計算復雜度高的問題，基于該思想，學者們給出了一種在彩色圖像的亮度分量中直接檢測圖像邊緣的方法(CE-PCA)，該方法僅計算彩色圖像的第一主成分，并利用經典的邊緣檢測算子檢測第一主成分的邊緣信息，得到較傳統方法更優的邊緣檢測結果，且具有更低的計算復雜度。

單分量融合法是最早的彩色邊緣檢測方法，該類方法的優勢在于能將灰度邊緣檢測算子直接拓展到彩色圖圖像處理中，缺陷在于如何定義分量是個難題。早期的方法直接對R/G/B三個分量分別進行處理，該方法不僅對噪聲非常敏感，而且由于RGB彩色空間并不符合人眼的視覺感知，因此處理結果含有較多的偽邊緣。文獻“Fusion?of?intensity?and?inter-component?chromatic?difference?for?effective?and?robust?colour?edge?detection，IET?Image?Processing，2010，Vol4(4)，p294-301”公開了一種融合亮度和分量色差的彩色圖像邊緣檢測方法(FICD)。該方法首先利用色差圖像累加組合成一幅灰度圖像，然后利用亮度圖像G作為權重系數得到新的R灰度圖像，最后融合亮度圖像G和R圖像的邊緣得到最終的邊緣。該方法考慮了色差信息，較傳統的方法能檢測到更多的細節邊緣。然而，該方法利用亮度圖像G定義新生成的圖像D，給出的公式涉及三個參數，同時利用G圖像和D圖像得到R圖像，又涉及兩個參數，對參數的選取作者僅僅給出兩個公式，而這些公式存在經驗成分，缺乏理論依據，據此計算圖像的色差既增加了復雜性又缺少理論依據，因此不能將經典的梯度計算方法拓展到色調圖像中，顯然該方法不具有廣泛的適用性。

發明內容

為了克服現有彩色圖像邊緣檢測方法實用性差的不足，本發明提供一種融合色調梯度的彩色圖像邊緣檢測方法。該方法首先將彩色圖像從RGB彩色空間轉換到HSV彩色空間，并利用圓形色調距離計算色調分量的梯度；然后利用PCA主成分分析法獲取RGB彩色圖像的第一主成分，利用經典梯度算子計算第一主成分的梯度；最后融合色調分量和第一主成分的梯度圖像，利用形態學細化算法得到最終的彩色圖像邊緣。本發明克服了背景技術中梯度算子難以應用到色調分量的缺陷，獲得了較為完整的彩色圖像邊緣，實用性強。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：一種融合色調梯度的彩色圖像邊緣檢測方法，其特點是采用以下步驟：

(1)待處理的彩色圖像f尺寸為M×N，M和N分別表示彩色圖像f的高度和寬度，定義結構元素對為B＝{B_FG,B_BG}，Canny算子的閾值為Th。

(2)利用色調公式計算色調分量f_H，利用PCA獲取彩色圖像f的第一主成分f。

計算色調分量的公式：