[發明專利]一種改進的圖像邊緣檢測方法

在審

• 申請號: 201710100373.X
• 申請日: 2017-02-23
• 公開（公告）號: CN108470343A
• 公開（公告）日: 2018-08-31
• 發明（設計）人: 不公告發明人
• 申請（專利權）人: 南寧市富久信息技術有限公司
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種改進的圖像邊緣檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

S1：采用自適應平滑濾波平滑輸入圖像；

S2：借鑒Sobel算子的一階梯度模板，并將其擴展為水平、垂直、45°和135°四個方向上一階梯度模板，分別對濾波后的圖像進行卷積得到四個方向上的一階梯度分量、、和，求得梯度幅值和梯度角度；

S3：利用Otsu算法求取閾值，結合連接分析方法確定圖像最終的邊緣。

2.根據權利要求1所述的圖像邊緣檢測方法，其特征在于，自適應平滑濾波的具體步驟如下：

1）設f(x,y)為輸入圖像，則梯度分量、由以下公式確定：

；

；

2）模板系數由以下公式確定：

；

其中，k取值為10；

3）使用以下公式對圖像進行加權平均：

。

3.根據權利要求1所述的圖像邊緣檢測方法，其特征在于，梯度幅值和梯度角度的求取方法如下：

；

。

4.根據權利要求1所述的圖像邊緣檢測方法，其特征在于，利用Otsu算法求取閾值的具體步驟如下：

1）假設表示大小為的圖像中的L個不同的灰度級，表示灰度級為i的像素級，則存在以下關系：

；

2）圖像歸一化的直方圖分量，假設選擇一個閾值k，，并使用它把輸入圖像處理為兩類和，其中由圖像中灰度值在范圍內的所有像素組成，由灰度值在范圍內所有像素組成；由閾值k，像素被分到類中的概率由以下公式給出：

；

同理，類發生的概率為：

；

3）分配到類的像素的平均灰度值為：

；

同理，分配到類的像素的平均灰度值為：；

4）直至灰度級k的累加均值為：

；

整個圖像的平均灰度為：

；

5）求類間方差為：

；

最佳閾值即時類間方差最大時的k值，記為k=,滿足；若使得取最大值時的k值不唯一，則用類間方差取最大值時所有k值的平均值作為最佳閾值；

6）令Otsu獲得的最佳閾值為高閾值，再由高閾值為低閾值的兩倍這一關系求得低閾值。