[發(fā)明專利]一種圖像邊緣檢測方法、檢測裝置及計算機(jī)存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810646001.1
• 申請日: 2018-06-21
• 公開（公告）號: CN108898609A
• 公開（公告）日: 2018-11-27
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 鄧亮;姚杰;陳先開;馮良炳
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳辰視智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13
• 代理公司: 深圳協(xié)成知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 44458
• 代理人: 章小燕

1.一種圖像邊緣檢測方法，其特征在于，包括：

生成同一物體的多曝光多尺度邊緣圖像；

根據(jù)上述生成的每個尺度邊緣圖像，融合不同曝光時間的邊緣圖像，生成融合多曝光邊緣圖像；

根據(jù)上述融合多曝光邊緣圖像，融合相鄰尺度的邊緣圖像，生成融合多尺度邊緣圖像；

根據(jù)上述融合多尺度邊緣圖像，生成邊緣圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述生成同一物體的多曝光多尺度邊緣圖像，包括：生成同一物體的多曝光圖像，形成多曝光圖像I_i＝{I₁,I₂,…,I_N}，2≤N≤4。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，對上述多曝光圖像I_i生成多尺度邊緣圖像，形成多尺度邊緣圖像其中，2≤s≤6。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述對上述多曝光圖像I_i生成多尺度邊緣圖像，形成多尺度邊緣圖像，具體包括：

對上述每幅多曝光圖像I_i進(jìn)行高斯核平滑處理，得到平滑后的梯度圖像；

對平滑后的梯度圖像進(jìn)行處理，生成多尺度邊緣圖像。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述對上述多曝光圖像I_i生成多尺度邊緣圖像，形成多尺度邊緣圖像，具體包括：

計算平滑后的梯度圖像在橫豎方向上的邊緣梯度；

進(jìn)行圖像下采樣，生成下一尺度圖像；

重復(fù)上述兩個步驟，直至得到預(yù)設(shè)指定s個尺度的橫豎邊緣圖像。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)上述生成的每個尺度邊緣圖像，融合不同曝光時間的邊緣圖像，生成融合多曝光邊緣圖像，包括：

以像素點(x,y)為中心，設(shè)置大小WxW像素的窗口，得到尺度j在所述窗口范圍內(nèi)的像素集合P_w(x,y)，其中，1≤j≤s；

在窗口范圍內(nèi)選取待計算的像素集合

計算像素集合中像素的模值均值N_i,j(x,y)和方向均值D_i,j(x,y)；

歸一化各曝光圖像的模值N_i,j(x,y)，歸一化后模值為

標(biāo)記歸一化后的曝光圖像i在尺度j的像素(x,y)_i,j上的像素坐標(biāo)的有效性；

掃描尺度j上的所有曝光圖像i的像素(x,y)_i,j位置，確定每個像素的有效曝光圖像數(shù)C_j(x,y)、平均模值和平均方向

確定尺度j上的融合邊緣圖像為

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)上述融合多曝光邊緣圖像，融合相鄰尺度的邊緣圖像，生成融合多尺度邊緣圖像；具體包括：

根據(jù)上述融合多曝光邊緣圖像E_j(x,y)，融合相鄰尺度j與j+1上的邊緣圖像，具體融合過程為：

其中，為位置(x,y)處的梯度信息，尺度j+1中的位置為round(x)為四舍五入取整操作，取最頂層的融合圖像為

依據(jù)上述融合方法，依次得到融合邊緣圖像

選取作為最終的融合多尺度邊緣圖像。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)上述融合多尺度邊緣圖像，生成邊緣圖像；包括：在融合多尺度邊緣圖像上使用Canny檢測的非極大值抑制、雙閾值邊緣選擇及邊緣連接，生成得到邊緣圖像。