【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像处理，具体涉及一种基于iir数字微分器的图像边缘检测方法及系统。
技术介绍
1、图像边缘检测是图像处理中的一项重要技术，旨在识别图像中的边缘信息，突出图像的结构特征和重要细节。传统的边缘检测算法如sobel算法、canny算法，通过计算图像的梯度强度和方向来检测边缘，但它们在处理噪声和细节边缘时存在一定的局限性。sobel算法使用简单的滤波器来近似图像的一阶导数，但对噪声敏感且边缘定位不够准确。canny算法结合了梯度计算、非极大值抑制和双阈值处理，准确性高但计算复杂、参数选取困难。
2、近年来，基于数字微分器的边缘检测方法受到了广泛关注。数字微分器作为重要的信号处理工具，能够对信号进行微分运算，从而提取信号的变化信息。在图像边缘检测领域，通过利用数字微分器对图像进行微分运算，可以有效地提取图像边缘信息。
技术实现思路
1、本专利技术针对上述缺陷，提供种基于iir数字微分器的图像边缘检测方法及系统，能够有效提高边缘检测的准确性和抗噪性。该方法计算简单，适用范围广。
2、本专利技术提供如下技术方案：本专利技术提供一种基于iir数字微分器的图像边缘检测方法，能够有效提高边缘检测的准确性和抗噪性。该方法计算简单，适用范围广。
3、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用以下技术方案：基于iir数字微分器的图像边缘检测方法，包括如下步骤：
4、s1、将原始图像的像素值进行归一化，得到归一化的图像；
5、s2、使用
6、s3、将所述步骤s2中四幅子图的像素点按运算方式合并为一幅图；
7、s4、将所述步骤s3合并所得的图像的像素值按最大值归一化的方式处理；
8、s5、对步骤s4所得图像的像素值施加阈值，得到边缘图像。
9、进一步地，所述步骤s1中，由原始图像可得图像上像素点的行数l1和列数l2将原始图像的像素值f(i，j)归一化，得到原始图像归一化后第i行第j列的像素值f*(i，j)：
10、
11、其中，1≤i≤l1,1≤j≤l2，f*(i，j)为原始图像归一化后第i行第j列的像素值，max(f(i，j))和min(f(i，j))分别为原始图像中像素最大值和最小值。
12、进一步地，所述步骤s2中，所述iir数字微分器过滤归一化时的频率响应为h(ejω，a,b):
13、
14、其中，a＝[a1，a2，...，an]t和b＝[b0，b1，...，bm]t别为所述iir数字微分器的频率响应分母系数两项和频率响应分子系数向量。
15、进一步地，所述步骤s2中，使用iir数字微分器对s1中归一化的图像进行微分处理，分别沿向右、向左、向下和向上四个方向提取图像在不同方向上的边缘信息，得到像素值分别为和的四幅子图；四幅子图分别表示图像在相应方向上的边缘强度。
16、进一步地，所述步骤s2中所述的iir数字微分器用于计算所述步骤s1的到的图像在某一方向上的变化率，即图像强度值的变化程度。
17、进一步地，所述步骤s3中考虑图像在水平和垂直方向上的边缘信息，得到一个综合的边缘强度图像采用的运算方式为：
18、
19、其中，1≤i≤l1,1≤j≤l2，强调水平方向上的边缘强度，强调垂直方向上的边缘强度。
20、进一步地，所述步骤s4中将所述步骤s3合并所得图像的像素值按最大值归一化的方式处理，得到合并像素归一化值
21、
22、
23、其中，1≤i≤l1，1≤j≤l2，fm为步骤s3合并所得图像的像素最大值，{}表示为选取在1≤i≤l1且1≤j≤l2范围的值的集合，fm值为集合中的最大值。
24、进一步地，所述步骤s5中对所述步骤s4所得的像素值施加阈值的计算公式如下：
25、
26、得到边缘图像的像素值其中，λ为对所述步骤s4所得的像素值施加的阈值，0＜λ＜1。
27、本专利技术还提供一种采用根据如上所述方法的基于iir数字微分器的图像边缘检测系统，包括如下模块：图像归一化模块、子图生成模块、子图合并模块、最大归一化模块和边缘特征提取模块；
28、所述图像归一化模块，用于将原始图像的像素值进行归一化，得到归一化的图像；
29、所述子图生成模块，用于使用iir数字微分器分别沿向右、向左、向下和向上四个方向过滤归一化的图像，得到四幅子图；
30、所述子图合并模块，用于将子图合并成一幅图像；
31、所述最大归一化模块，用于将合并所得的图像像素值最大值归一化；
32、所述边缘特征提取模块，用于对最大归一化图像的像素值施加阈值，生成边缘图像。
33、综上所述，本专利技术在图像边缘检测的准确性、抗噪声能力、适用范围和性能参数方面均具有显著的改进和优势，为图像处理领域提供了高效、可靠的边缘检测技术。
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1.基于IIR数字微分器的图像边缘检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于IIR数字微分器的图像边缘检测方法，其特征在于，所述步骤S1中，由原始图像可得图像上像素点的行数L1和列数L2将原始图像的像素值f(i，j)归一化，得到原始图像归一化后第i行第j列的像素值f*(i，j)：
3.根据权利要求1所述的基于IIR数字微分器的图像边缘检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，所述IIR数字微分器过滤归一化时的频率响应为H(ejω，a，b)：
4.根据权利要求1所述的基于IIR数字微分器的图像边缘检测方法，其特征在于，所述步骤S2中，使用IIR数字微分器对S1中归一化的图像进行微分处理，分别沿向右、向左、向下和向上四个方向提取图像在不同方向上的边缘信息，得到像素值分别为和的四幅子图；四幅子图分别表示图像在相应方向上的边缘强度。
5.根据权利要求3所述的基于IIR数字微分器的图像边缘检测方法，其特征在于，所述步骤S2中所述的IIR数字微分器用于计算所述步骤S1的到的图像在某一方向上的变化率，即图像强度值的变化程度。<...
【技术特征摘要】
1.基于iir数字微分器的图像边缘检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于iir数字微分器的图像边缘检测方法，其特征在于，所述步骤s1中，由原始图像可得图像上像素点的行数l1和列数l2将原始图像的像素值f(i，j)归一化，得到原始图像归一化后第i行第j列的像素值f*(i，j)：
3.根据权利要求1所述的基于iir数字微分器的图像边缘检测方法，其特征在于，所述步骤s2中，所述iir数字微分器过滤归一化时的频率响应为h(ejω，a，b)：
4.根据权利要求1所述的基于iir数字微分器的图像边缘检测方法，其特征在于，所述步骤s2中，使用iir数字微分器对s1中归一化的图像进行微分处理，分别沿向右、向左、向下和向上四个方向提取图像在不同方向上的边缘信息，得到像素值分别为和的四幅子图；四幅子图分别表示图像在相应方向上的边缘强度。
5.根据权利要求3所述的基于iir数字微分器的图像边缘...
【专利技术属性】
技术研发人员：易火平，谭平，方苗旭，丁进，武永波，徐振，郑语婷，黄炳强，
申请(专利权)人：浙江科技大学，
类型：发明
国别省市：
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