[發明專利]一種增強低對比度圖像邊緣檢測效果的方法

在審

• 申請號: 202010213219.5
• 申請日: 2020-03-24
• 公開（公告）號: CN111429372A
• 公開（公告）日: 2020-07-17
• 發明（設計）人: 鮑宏鑫;張金礦;熊永春;劉培
• 申請（專利權）人: 杭州趣維科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/40;G06T7/13;G06T7/136
• 代理公司: 杭州橙知果專利代理事務所(特殊普通合伙) 33261
• 代理人: 賀龍萍

本發明公開了一種增強低對比度圖像邊緣檢測效果的方法。它具體包括如下步驟：輸入圖像數據，通過從圖像中的3*3采樣窗口取出奇數個數據進行排序；用排序后的中值取代要目標像素灰度值；對中值濾波處理之后的圖像進行直方圖均衡化，突出邊緣特征；采用3*3鄰域一階偏導的有限差分來計算均衡化之后的圖像的梯度幅值和方向；對上訴梯度幅值進行非極大值抑制，確定候選邊緣點；將非大極值抑制后的像素點根據梯度幅值劃分為D1、D2、D3三個類別；搜索計算最大類間方差，獲取自適應高低閾值；提取圖像邊緣，得到相應邊緣圖像。本發明的有益效果是：提高目標邊緣的準確性，增強邊緣的連續性，強化圖像邊緣清晰度。

技術領域

本發明涉及圖像處理相關技術領域，尤其是指一種增強低對比度圖像邊緣檢測效果的方法。

背景技術

目前移動端邊緣檢測方法對于一些對比度低的圖像或者區域檢測效果不佳，導致用戶使用此類圖片做邊緣追蹤效果時，追蹤效果差甚至無檢測到邊緣。

發明內容

本發明是為了克服現有技術中存在上述的不足，提供了一種提高目標邊緣準確性的增強低對比度圖像邊緣檢測效果的方法。

為了實現上述目的，本發明采用以下技術方案：

一種增強低對比度圖像邊緣檢測效果的方法，具體包括如下步驟：

(1)輸入圖像數據，通過從圖像中的3*3采樣窗口取出奇數個數據進行排序；

(2)用排序后的中值取代要目標像素灰度值；

(3)對中值濾波處理之后的圖像進行直方圖均衡化，突出邊緣特征；

(4)采用3*3鄰域一階偏導的有限差分來計算均衡化之后的圖像的梯度幅值和方向；

(5)對上訴梯度幅值進行非極大值抑制，確定候選邊緣點；

(6)將非大極值抑制后的像素點根據梯度幅值劃分為D1、D2、D3三個類別，其中D1包含像素幅度代表著原圖中的非邊緣點，D2包含像素幅度代表著原圖中疑似邊緣點，D3包含像素幅度代表著原圖中的邊緣點；

(7)搜索計算最大類間方差，獲取自適應高低閾值；

(8)提取圖像邊緣，得到相應邊緣圖像。

本發明用中值濾波取代傳統canny算法中的高斯濾波，中值濾波能更好的平滑孤立二值噪聲點同時保持圖像的邊緣特征；直方圖均衡化處理，提高圖像對比度，突出邊緣細節，增加檢測準確性；用3*3鄰域梯度算子代替傳統canny算法的2*2鄰域計算梯度信息，可以有效抑制噪聲影響；自適應閾值，根據不同圖像自適應確定最佳高低閾值。本方法基于傳統的canny算法，配合中值濾波，直方圖均衡化和自適應閾值，最終實現了在對低對比度圖像做邊緣檢測時，提高目標邊緣的準確性，增強邊緣的連續性，強化圖像邊緣清晰度。

作為優選，在步驟(2)中，用排序后的中值取代要目標像素灰度值的公式如下：

G(x，y)＝med{f(x-k，y-l)，(k，l∈W)}

其中，f(x,y)和G(x,y)分別為原始圖像和處理后圖像，x和y為像素坐標值，W為3*3采樣窗口，k和l分別為采樣窗口x方向和y方向上的變化值。

作為優選，在步驟(3)中，對中值濾波處理之后的圖像進行直方圖均衡化的公式如下：

其中L表示灰度范圍，p(x)表示處于x灰度級的像素個數，N表示總像素。

作為優選，在步驟(4)中，x方向和y方向計算公式如下：