[發明專利]一種基于匹配濾波的Radon峰值增強方法有效
| 申請號: | 201510522235.1 | 申請日: | 2015-08-24 |
| 公開(公告)號: | CN105069759B | 公開(公告)日: | 2018-02-13 |
| 發明(設計)人: | 鄭麗穎;田凱 | 申請(專利權)人: | 哈爾濱工程大學 |
| 主分類號: | G06T5/00 | 分類號: | G06T5/00 |
| 代理公司: | 暫無信息 | 代理人: | 暫無信息 |
| 地址: | 150001 黑龍江省哈爾濱市南崗區*** | 國省代碼: | 黑龍江;23 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 匹配 濾波 radon 峰值 增強 方法 | ||
技術領域
本發明專利請求書所涉及的技術領域是圖像增強技術,特別是涉及一種Radon變換的峰值增強方法。
背景技術
Hough變換及其各種改進形式,包括:隨機Hough變換,概率Hough變換,N-點Hough變換等是一種有效的直線檢測工具。從數學角度來講,Hough變換與二值函數的Radon變換等價,但是投影切片定理從理論上保證了Radon變換的計算效率更高。因此,直線檢測問題也常常通過離散Radon變換來完成。基于Radon變換的直線檢測技術的基本思想是:首先對二維圖像進行Radon變換,Radon峰值對應的就是二維圖像中的直線模式。因此,對于Radon直線檢測技術來說,峰值檢測是至關重要的一步。
為了更加準確地檢測峰值,研究者提出了多種技術增強峰值結構。O'Rourke,J.和K.R.Sloan提出了兩種自適應數據結構:動態量化空間(DQS's)結構和動態量化金字塔(DQP's)結構;O'Gorman和Sanderson則采用金字塔數據結構定位峰值。與此同時,Radon峰值特征及其蝶形區域特征也被用于增強峰值結構。例如,Furukawa和Shinagawa利用蝶形分布特征去除圖像背景的影響,從而使峰值結構得到增強。Ji等人則對Radon蝶形區域特征進行了詳細分析,提出一種基于蝶形模式的峰值增強算子。最近,研究者們采用圖像空間信息增強Radon峰值結構。例如,Guo等人將紋理區域的邊界像素進行加權,使得Radon變換的峰值結構更為突出。
發明內容
本發明的目的在于提供一種利用Radon峰值本身的分布特點以及匹配濾波器的基于匹配濾波的Radon峰值增強方法。
本發明的目的是這樣實現的:
M×N維矩陣R(m,n)為圖像的Radon變換矩陣,其中m=1,2,…M,n=1,2,…,N,M、N為正整數,具體步驟包括:
步驟1,計算得到濾波器1的脈沖響應:
h1(k)=1-|k/2|
其中,{h1(k)|k=-2,-1,0,1,2}為濾波器1的脈沖響應序列,|.|為絕對值運算;
步驟2,計算得到濾波器2的脈沖響應:
h2(l)=csc(|lΔ|)
其中,{h2(l)|l=-L2,-L2+1,...,-1,0,1,...,L2}為濾波器2的脈沖響應序列,為向下取整函數,Δ=0.04π/(2L2+1),csc(.)為余割函數,|.|為絕對值運算;
步驟3,分別對濾波器1和濾波器2做中心化處理:
其中:i=1,2分別代表濾波器1和濾波器2,hi(k)為濾波器i的脈沖響應,L1=2,
步驟4,將矩陣R(m,n)分別與h'1和h'2進行卷積運算:
步驟5,將步驟4的卷積運算結果相乘,得到峰值增強之后的Radon變換矩陣:
Λ(m,n)=λ1(m,n)λ2(m,n)
其中,Λ(m,n),m=1,...,M,n=1,...,N為峰值增強之后的Radon變換矩陣。
本發明的有益效果在于:
1)所設計的濾波器符合Radon峰值的分布結構;2)峰值增強方法簡單易行;3)峰值增強效果明顯。
附圖說明
圖1(a)二值圖像;
圖1(b)圖像(a)的Radon變換在X-Y平面的投影;
圖1(c)峰值增強之后的Radon變換在X-Y平面的投影;
圖1(d)原始Radon變換在X-Z平面的投影;
圖1(e)增強之后的Radon變換在X-Z平面的投影。
具體實施方式
下面結合附圖對本發明做進一步描述。
本發明的目的是提供一種基于匹配濾波技術的、綜合利用Radon峰值分布特點的Radon峰值增強方法。采用的技術方案是:1),利用濾波器1對圖像的Radon變換進行濾波;2)利用濾波器2對圖像的Radon變換進行再次濾波;3)將兩次濾波操作的結果相乘,得到增強的Radon變換。
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