[發明專利]基于灰度與封閉區域的圖像描述子選擇系統

在審

• 申請號: 201810273325.5
• 申請日: 2018-03-29
• 公開（公告）號: CN110322460A
• 公開（公告）日: 2019-10-11
• 發明（設計）人: 袁士林
• 申請（專利權）人: 袁士林
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/155
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了基于灰度與封閉區域的圖像描述子選擇系統，涉及邊緣檢測，包括梯度算子、拉普拉斯算子、Marr邊緣描述子、Hildreth邊緣描述子，還包括以下步驟：對圖像進行直方圖檢測以及LOG算子檢測，檢測封閉區域的周長；統計并排序封閉區域周長、直方圖的灰度值，周長、灰度值處于平均水平以下與處于平均水平以下封閉區域數量的比值L、K；比值L、K大于20，采用Marr邊緣描述子和Hildreth邊緣描述子對圖像先平滑濾波后求導獲得邊緣，所述Hildreth邊緣描述子用高斯函數進行平滑，并采用Laplacian算子求導；比值L、K小于20，采用梯度算子和Laplacian算子進行平滑濾波后，求一階或二階導數檢測邊緣點。本發明能夠針對不同的噪聲場景，推薦最佳的邊緣描述子。

技術領域

本發明涉及一種邊緣檢測，具體涉及基于灰度與封閉區域的圖像描述子選擇系統。

背景技術

由于不同邊緣檢測描述子有不同的使用場景和范圍條件，但這些條件無法通過人肉眼就能得出評價，而是需要利用試錯法反饋后對邊緣描述子進行重新選擇。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是不同圖像邊緣提取時最佳描述子選擇問題，目的在于提供基于灰度與封閉區域的圖像描述子選擇系統，解決上述問題。

基于灰度與封閉區域的圖像描述子選擇系統，包括梯度算子、拉普拉斯算子、Marr邊緣描述子、Hildreth邊緣描述子，還包括以下步驟：

對圖像進行直方圖檢測以及LOG算子檢測，檢測封閉區域的周長；

統計并排序封閉區域周長、直方圖的灰度值，周長、灰度值處于平均水平以下與處于平均水平以下封閉區域數量的比值L、K；

比值L、K大于20，采用Marr邊緣描述子和Hildreth邊緣描述子對圖像先平滑濾波后求導獲得邊緣，所述Hildreth邊緣描述子用高斯函數進行平滑，并采用Laplacian算子求導；

比值L、K小于20，采用梯度算子和Laplacian算子進行平滑濾波后，求一階或二階導數檢測邊緣點。

進一步地，所述Marr邊緣描述子用高斯函數進行平滑，并采用Laplacian算子求導。0

進一步地，比值L小于20，采用梯度算子和Laplacian算子進行平滑濾波后，求一階或二階導數檢測邊緣點。

進一步地，比值K小于20，采用梯度算子和Laplacian算子進行平滑濾波后，求一階或二階導數檢測邊緣點。

本發明與現有技術相比，具有如下的優點和有益效果：

本發明基于灰度與封閉區域的圖像描述子選擇系統，能夠針對不同的噪聲場景，推薦最佳的邊緣描述子。

具體實施方式

為使本發明的目的、技術方案和優點更加清楚明白，下面結合實施例，對本發明作進一步的詳細說明，本發明的示意性實施方式及其說明僅用于解釋本發明，并不作為對本發明的限定。

實施例

本發明基于灰度與封閉區域的圖像描述子選擇系統，包括梯度算子、拉普拉斯算子、Marr邊緣描述子、Hildreth邊緣描述子，還包括以下步驟：對圖像進行直方圖檢測以及LOG算子檢測，檢測封閉區域的周長；統計并排序封閉區域周長、直方圖的灰度值，周長、灰度值處于平均水平以下與處于平均水平以下封閉區域數量的比值L、K；比值L、K大于20，采用Marr邊緣描述子和Hildreth邊緣描述子對圖像先平滑濾波后求導獲得邊緣，所述Hildreth邊緣描述子用高斯函數進行平滑，并采用Laplacian算子求導；比值L、K小于20，采用梯度算子和Laplacian算子進行平滑濾波后，求一階或二階導數檢測邊緣點。