[發明專利]一種基于Laplacian算子的圖像邊緣提取的方法與系統

在審

• 申請號: 202011531776.8
• 申請日: 2020-12-11
• 公開（公告）號: CN112464962A
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發明（設計）人: 向佐勇
• 申請（專利權）人: 中南林業科技大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本申請公開了一種基于Laplacian算子的圖像邊緣提取的方法與系統，該方法包括：步驟1，讀取原始圖像A，獲得圖像的最大行數m及最大列數n；步驟2，對圖像中間像素逐行逐列則進行3x3鄰域Laplacian算子模板操作，得到初步輸出；步驟3對初始輸出進行二值化處理，絕對值高于事先給定的參數a的賦值1，低于a的賦值0，得到二值化的初始邊緣圖像；步驟4對上步賦值為1的點搜索聯結像素數，低于事先給定的第二個參數b的判定為噪點，從初始邊緣圖中刪除，高于b的判定為真邊緣點；步驟5得到最終的邊緣圖像。本申請的技術方案能得到比較準確的邊緣圖像。

技術領域

本發明涉及圖像處理領域，尤其涉及圖像增強及降噪的方法及系統。

背景技術

在數字圖像處理技術中，邊緣的增強是圖像處理極為重要的組成部部分。同時在生物醫療、計算機視覺、機器學習、模式識別等諸多領域中，邊緣增強都是一個重要的研究課題。

傳統的邊緣提取算法，都是先利用微分算子求出每個像素的高通分量然后過濾得到圖像邊緣，經典的微分算子有prewitt，sobel，Roberts，laplace，log等。

發明內容

本申請提供了基于Laplacian算子的改進的圖像邊緣提取方法與系統。

類似于一階微分算子，本方法也采用模板來求初步的圖像邊緣，在3x3模塊中：

V(i，j)＝(A(i-1，j)+A(i+1，j)+A(i，j-1)+A(i，j+1)+A(i-1，j-1)+A(i-1，j+1)+A(i+1，j-1)+A(i+1，j+1))-8＊A(i，j)

其中A(i，j)為中間像素，V(i，j)為A(i，j)的輸出值。。

在得到初步邊緣后，對低于閾值的像素點置零，高于閾值a置1，得到黑白的邊緣圖V。

對得到的二值化邊緣圖V中的邊緣像素點搜索連接像素數，連接像素數低于閾值b，判定為噪點，從初始邊緣圖中刪除；若連接像素數超過閾值b，則判斷為真邊緣像素保留。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本發明的進一步理解，構成本發明的一部分，本發明的示意性實施例及其說明用于解釋本發明，并不構成對本發明的不當限定。在附圖中：

圖1為算法流程圖，圖2是需要提取邊緣的圖像，圖3是應用Laplacian

算法提取的邊緣圖，圖4為應該本申請的方法提取的邊緣圖；

具體實施方式

如在說明書及權利要求當中使用了某些詞匯來指稱特定組件。本領域技術人員應可理解，硬件制造商可能會用不同名詞來稱呼同一個組件。本說明書及權利要求并不以名稱的差異來作為區分組件的方式，而是以組件在功能上的差異來作為區分的準則。如在通篇說明書及權利要求當中所提及的“包含”為一開放式用語，故應解釋成“包含但不限定于”。“大致”是指在可接收的誤差范圍內，本領域技術人員能夠在一定誤差范圍內解決所述技術問題，基本達到所述技術效果。說明書后續描述為實施本發明的較佳實施方式，然所述描述乃以說明本發明的一般原則為目的，并非用以限定本發明的范圍。本發明的保護范圍當視所附權利要求所界定者為準。

為了改進各種圖像設置獲取的原始圖像的圖像質量，提出一種基于Laplacian算子的改進的圖像邊緣提取方法：

本申請提供的圖像處理方法包括：

步驟1，讀取原始圖像A，獲得圖像的最大行數m及最大列數n；

步驟2，對中間像素逐行逐列進行如下操作：

V(i，j)＝(A(i-1，j)+A(i+1，j)+A(i，j-1)+A(i，j+1)+A(i-1，j-1)+A(i-1，j+1)+A(i+1，j-1)+A(i+1，j+1))-8＊A(i，j)