[發明專利]一種面向破碎邊緣目標的兩階段邊緣檢測方法及裝置

有效

• 申請號: 202010055591.8
• 申請日: 2020-01-17
• 公開（公告）號: CN111223116B
• 公開（公告）日: 2022-12-06
• 發明（設計）人: 汪昌健;郭凌超;李方召
• 申請（專利權）人: 中國人民解放軍國防科學技術大學
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/181;G06T7/11;G06T5/00
• 代理公司: 中國航天科技專利中心 11009
• 代理人: 楊春穎

1.一種面向破碎邊緣目標的兩階段邊緣檢測方法，其特征在于，該方法包括兩個階段：輪廓勾勒階段和精細化調整階段；其中，

輪廓勾勒階段：

S101，對圖像進行二值化，利用圖像中各區域灰度值的差異將目標區域縮小到目標邊緣附近，形成二值化圖；

S102，對二值化圖進行平滑濾波處理；

S103，利用拉普拉斯算子對平滑濾波后圖像進行處理，選擇外側的邊界線作為目標的候選輪廓，得到候選輪廓圖；

S104，判定目標邊緣碎塊是否被包含在候選輪廓中；若未包含在候選輪廓中，則調整S102中平滑濾波參數，至S103中目標邊緣碎塊能夠被包含在候選輪廓中；

精細化調整階段：

S201，基于過零檢測算法對輸入圖像中目標區域進行過零檢測，輸出目標主體的過零邊界，得到目標主體的邊緣；

S202，確定目標候選輪廓線與目標主體的過零邊界之間的像素距離；

S203，根據像素距離，對候選輪廓線進行調整，使調整后的候選輪廓線與目標主體的過零邊界存在重合，得到邊緣檢測結果。

2.根據權利要求1所述的邊緣檢測方法，其特征在于，S101中，

若圖像為CT圖像該特殊圖像形式，還可以根據CT值差異對圖像進行二值化處理；

若圖像為RGB彩色圖像，則將RGB彩色圖像轉換為灰度圖像后進行圖像二值化；

目標區域內的灰度值一致且選自1～255，目標區域外背景區域的灰度值設置為0。

3.根據權利要求1所述的邊緣檢測方法，其特征在于，S102中，使用高斯函數對二值化圖進行平滑濾波。

4.根據權利要求3所述的邊緣檢測方法，其特征在于，S104中，限定未包含入候選輪廓范圍的閾值ε，作為平滑濾波參數調整的終止條件；

高斯卷積核為平滑濾波參數時，如果未包含入候選輪廓范圍的占比大于閾值ε，則將當前高斯卷積核的標準偏差以設定步長增加，重新選擇高斯卷積核后，重新返回S102實施平滑濾波。

5.根據權利要求1所述的邊緣檢測方法，其特征在于，S201中，使用高斯拉普拉斯算子檢測輸入圖像中目標的過零邊界檢測。

6.根據權利要求5所述的邊緣檢測方法，其特征在于，S201中，若輸入圖像為RGB彩色圖像，將該圖像轉換為灰度圖后進行目標的過零邊界檢測；

若圖像為CT圖像，直接采用S101中二值化圖進行目標的過零邊界檢測。

7.根據權利要求1所述的邊緣檢測方法，其特征在于，S103中，候選輪廓內區域的灰度值一致且選自1～255，候選輪廓外區域的灰度值設置為0；

S201中，目標主體過零邊界內區域的灰度值與候選輪廓內區域的灰度值一致，目標主體過零邊界外區域的灰度值與候選輪廓外區域的灰度值一致。

8.根據權利要求7所述的邊緣檢測方法，其特征在于，通過獲取S103和S201中候選輪廓和過零邊界上對應邊緣點之間的距離得到，具體地，

判斷目標輪廓和過零邊界的最上端點、最下端點、最左端點、或最右端點是否位于外弧形輪廓中，選擇上述任意一個或多個位于外弧形輪廓的端點作為對應邊緣點，確定目標候選輪廓線與過零邊界之間的像素距離。

9.根據權利要求1所述的邊緣檢測方法，其特征在于，S203中，采用腐蝕算法對候選輪廓線進行調整。

10.根據權利要求1至9之一所述的邊緣檢測方法，其特征在于，該方法中實施目標候選輪廓線收縮還可以采用下述方式進行：

S201’，基于過零檢測算法對輸入圖像中目標區域進行過零檢測，輸出目標主體的過零邊界，得到目標主體的邊緣；

S202’，將過零邊界內的填充區域與候選輪廓線內的填充區域相減，若剩余的過零邊界內區域在原過零邊界內區域的占比小于閾值τ，則將候選輪廓線收縮1個像素寬度，重復前述操作，直至占比大于等于閾值τ時停止收縮，輸出調整后候選輪廓填充圖。