[發明專利]邊緣檢測方法、邊緣檢測裝置及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202011023157.8
• 申請日: 2020-09-25
• 公開（公告）號: CN114255253A
• 公開（公告）日: 2022-03-29
• 發明（設計）人: 于冀;張會強;韓雪松;喻金萬;馮兆陽
• 申請（專利權）人: 北京小米移動軟件有限公司
• 主分類號: G06T7/13
• 分類號: G06T7/13;G06T7/136;G06T7/187;G06T5/00
• 代理公司: 北京鉦霖知識產權代理有限公司 11722
• 代理人: 李志新;劉亞平

本公開是關于一種邊緣檢測方法、邊緣檢測裝置及計算機可讀存儲介質。邊緣檢測方法，包括：獲取模板像素圖像，并確定模板像素圖像的強邊緣二值圖像和弱邊緣二值圖像。基于強邊緣二值圖像和弱邊緣二值圖像進行強邊緣圖像篩選，得到目標邊緣二值圖像，目標邊緣二值圖像與弱邊緣二值圖像具有相同尺寸大小。對目標邊緣二值圖像進行連通域選取，得到多個連通域，連通域中包括連續邊緣像素組成的至少一個團。在多個連通域中，篩選出團內連續邊緣像素數超過指定閾值的目標連通域。基于目標連通域檢測出模板像素圖像的邊緣圖像。通過本公開提供的方法，能夠根據邊緣像素的數量篩選符合指定閾值的連通域，進而得到長度合適的邊緣，從而降低噪聲干擾。

技術領域

本公開涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種邊緣檢測方法、邊緣檢測裝置及計算機可讀存儲介質。

背景技術

邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題，主要用于提取模板圖像的邊緣信息并進行保存，作為后續的模板匹配操作的操作基礎。在工業視覺定位任務中，常采用基于邊緣輪廓特征的模板匹配方法對檢測目標進行定位。而輪廓模板匹配方法則是基于現有檢測目標輪廓模板與搜索圖像比較，進而獲得搜索圖像中目標物位置和角度的方法。

相關技術中，在創建邊緣輪廓模板時，通常預先采用Canny算法對模板像素圖像進行邊緣輪廓提取，進而得到模板像素圖像的邊緣圖像，從而將得到的該邊緣圖像作為邊緣輪廓模板。但采用Canny算法進行邊緣檢測，無法區分模板像素圖像中的噪聲和短邊緣，進而導致得到的邊緣圖像噪音多、不精確。

發明內容

為克服相關技術中存在的問題，本公開提供一種邊緣檢測方法、邊緣檢測裝置及計算機可讀存儲介質。

根據本公開實施例的第一方面，提供一種邊緣檢測方法，包括：獲取模板像素圖像，并確定所述模板像素圖像的強邊緣二值圖像和弱邊緣二值圖像。基于所述強邊緣二值圖像和所述弱邊緣二值圖像進行強邊緣圖像篩選，得到目標邊緣二值圖像，所述目標邊緣二值圖像與所述弱邊緣二值圖像具有相同尺寸大小。對所述目標邊緣二值圖像進行連通域選取，得到多個連通域，所述連通域中包括連續邊緣像素組成的至少一個團。在所述多個連通域中，篩選出團內連續邊緣像素數超過指定閾值的目標連通域。基于所述目標連通域檢測出所述模板像素圖像的邊緣圖像。

在一實施例中，所述對所述目標邊緣二值圖像進行連通域選取，得到多個連通域，包括：逐行掃描所述目標邊緣二值圖像中的連續邊緣像素。基于各行掃描到的連續邊緣像素，確定多個團，并對所述多個團進行標記，其中，標記的內容包括團的起始邊緣像素和團的終止邊緣像素、以及團所在的行號。基于所述多個團確定所述多個連通域。

在另一實施例中，所述基于各行掃描到的連續邊緣像素，確定多個團，并對所述多個團進行標記，包括：針對所述目標邊緣二值圖像中的第i行，將掃描到的連續邊緣像素組成第一團。完成所述目標邊緣二值圖像全部行的掃描，得到多個團，并對所述多個團進行標記。其中，若所述第一團中的邊緣像素與第i-1行中已標記的一個第二團中的邊緣像素存在列坐標重合，則對所述第一團進行與所述第二團的標記內容一致的標記。若所述第一團中的邊緣像素與第i-1行中已標記的多個第二團中的邊緣像素存在列坐標重合，則對所述第一團進行匹配所述第一團標記內容的標記，并將所述多個第二團標記為等價對。

在又一實施例中，所述基于所述多個團確定所述多個連通域，包括：遍歷所述多個團中各團的標記內容，并查找等價對。基于查找到的等價對確定多個連通域，其中，每一等價對對應一個連通域。

在又一實施例中，在所述多個連通域中，篩選出團內連續邊緣像素數超過指定閾值的目標連通域之前，所述邊緣檢測方法還包括：基于所述多個連通域中各個連通域中包括的連續邊緣像素數，確定所述指定閾值。

在又一實施例中，所述邊緣檢測方法還包括：將團內連續邊緣像素數未超過指定閾值的連通域與所述目標邊緣二值圖像進行對比，若所述連通域與所述目標邊緣二值圖像存在重合的邊緣像素，則將所述連通域作為所述目標連通域。若所述連通域與所述目標邊緣二值圖像不存在重合的邊緣像素，則篩除所述連通域。