The invention relates to an edge detection method. Includes the following steps: Step 1, preprocessing based on the anisotropic heat diffusion equation; step 2, initialize the active contour and the number of iterations; step 3, a new energy function; step 4, the iterative calculation of energy function of all pixels in the active contour; step 5, marginal output. Can accurately extract the edge of the object can be used in the field of target recognition.
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种数字图像处理领域,具体说是一种边缘检测方法。
技术介绍
边缘是图像最基本的特征。Marr的视觉计算理论把边缘图像的获取看作视觉的早期阶段,亦即整个视觉过程的起点。对人类视觉系统的研究表明,图像的边缘特别重要,往往仅凭一条粗略的轮廓线就能识别出一个物体,故图像的边缘具有丰富的信息。因此,图像边缘提取技术一直是图像处理与模式识别的重要环节,并在诸多领域得到了广泛的应用。纵观图像处理技术的发展进程,边缘提取技术的新理论、新方法不断涌现,诸如边缘跟踪法、基于像素领域构造的边缘检测算子,如常用的梯度算子、Laplace算子等。近几年来在此领域又出现了数学形态学、小波分析、BP神经网络等图像处理新技术,极大地促进了数字图像边缘提取技术的发展。但就己发表的成果来看,这些方法还存在以下问题:(1)计算复杂度较大,难以达到实时处理;(2)对数据源的要求较严格,对于边缘不显著的物体,提取效果不好。
技术实现思路
本专利技术提供了一种边缘检测方法,通过构造能量函数,运用迭代计算的方式,模拟曲线受力过程,使提取的边缘最大限度地保持与实际边缘一致,方法的计算量小,输出结果可靠。为实现本专利技术的目标所采用的技术方案是:方法包括以下步骤:步骤1:为了在去除噪声的同时保留边缘信息,对输入图像I0进行基于各向异性热扩散方程的预处理,得到预处理图像I1;步骤2:在预处理图像I1中初始化活动轮廓C和迭代次数T0;步骤3:构造能量函数F,F由膨胀因子Fb、平滑因子Fs和收缩因子Fc三个部分组成,F=Fb+Fs+Fc,膨胀因子Fb的迭代表达式采用如下公式:式(1),DILd为膨胀 ...
【技术保护点】
一种边缘检测方法,其特征在于包括以下步骤:步骤1:为了在去除噪声的同时保留边缘信息,对输入图像I0进行基于各向异性热扩散方程的预处理,得到预处理图像I1;步骤2:在预处理图像I1中初始化活动轮廓C和迭代次数T0;步骤3:构造能量函数F,F由膨胀因子Fb、平滑因子Fs和收缩因子Fc三个部分组成,F=Fb+Fs+Fc;步骤4:迭代计算步骤2中活动轮廓C的所有像素点的能量函数F,直到迭代次数为T0;步骤5:将第T0次迭代后的活动轮廓CT作为边缘输出。
【技术特征摘要】
1.一种边缘检测方法,其特征在于包括以下步骤:步骤1:为了在去除噪声的同时保留边缘信息,对输入图像I0进行基于各向异性热扩散方程的预处理,得到预处理图像I1;步骤2:在预处理图像I1中初始化活动轮廓C和迭代次数T0;步骤3:构造能量函数F,F由膨胀因子Fb、平滑因子Fs和收缩因子Fc三个部分组成,F=Fb+Fs+Fc;步骤4:迭代计算步骤2中活动轮廓C的所有像素点的能量函数F,直到迭代次数为T0;步骤5:将第T0次迭代后的活动轮廓CT作为边缘输出。2.根据权利要求1所述的一种边缘检测方法,其特征在于所述的膨胀因子Fb的迭代表达式采用如下公式:式(1),为第t次迭代后的膨胀因子,为第t+1次迭代后的膨胀因子,为像素点(x,y)在第t次迭代后的灰度取值,sign为像素点(x,y)处的梯度方向,DILd为膨胀操作符,EROd为腐蚀操作符,T1为灰度阈值。3.根据权利要求1所述的一种边缘检测方法,其特征在于所述的平滑因子Fs的迭代表达式采用如下公式:式(2),为第t次迭代后的平滑因子,为...
【专利技术属性】
技术研发人员:施文灶,黄晞,刘金清,
申请(专利权)人:福建师范大学,
类型:发明
国别省市:福建;35
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