專利名稱：一種圖像邊緣檢測的方法
技術領域：
本發明涉及自動化領域中的對圖像邊緣的檢測，尤其涉及一種圖像邊緣檢測的方法，適用于計算機視覺領域中的圖像紋理特征分析、圖像分割以及圖形特征提取等。
背景技術：
為了提高圖像邊緣檢測的性能，Carmy于1986年提出了一個優良的邊緣檢測算 ^jSiiiiTH^rJ^JJllJ (John CANNY. A computational approach to edgedetection [J]. IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence,1986,8(6) 679 ~ 698) :(1) 良好的信噪比，即非邊緣點被誤判斷為邊緣點或者邊緣點被誤判斷為非邊緣點的概率要低，使輸出的信噪比達到最大；(2)良好的定位性能，即檢測出的圖像邊緣點要盡可能在實際圖像邊緣的中心；C3)單邊響應準則，即要保證單個邊緣只有一個像素響應，并且使虛假邊緣的響應在最大程度上得到抑制。基于以上3個判斷準則，Carmy推導出了一種最佳邊緣檢測算法，稱為Carmy算子， 其算法的步驟如下(1)用高斯濾波器來對圖像濾波，除去圖像中的強噪聲。(2)用高斯算子的一階微分對圖像進行濾波，得到每個像素的梯度值。(3)對梯度進行“非極大抑制”。(4)雙閾值方法檢測并連接邊緣。與傳統的微分算子相比，Canny算子應用于檢測圖像邊緣時具有運算速度快和檢測精度高的優點，因而在實踐中Carmy算子被廣泛應用。但該算法存在以下三個主要缺點 (I)Carmy算子只是在2X2鄰域內求有限差分均值的方法來計算梯度幅值，雖然對邊緣定位準確，但抗噪聲能力差；( 在非極大值抑制過程中，Carmy算法采用的是八鄰域像素的梯度值來判斷當前點是否具有局部最大值，這會影響邊緣檢測的精確度；(3)Carmy算法的高低門限閾值都是固定的，高低門限完全依賴人工設置，因此其自動化程度較低。

發明內容
為了解決上述問題，本發明提出一種圖像邊緣檢測方法，是對Carmy邊緣檢測方法的改進。首先利用基于12鄰域方法計算圖像的梯度，然后引進逆差矩特征值自適應的改變高斯空間系數和閾值，使得該方法可以精確的檢測圖像的邊緣。本發明的技術方案為一種圖像邊緣檢測方法，涉及以下兩個步驟(1)利用12鄰域計算χ方向和y方向一階偏導數，抑制了圖像中的噪聲并且避免了圖像的邊緣模糊；(2)利用灰度共生矩陣的逆差矩特征值和高斯空間系數及閾值之間的映射關系， 自適應地改變高斯空間系數和邊緣檢測的高低閾值。所述利用12鄰域計算χ方向和y方向一階偏導數的方法，是利用該點(i，j)的四個相鄰點(i，j+1)、(i，j_l)、(i+1，j)、(i_l，j)以及和這四個點相鄰的其余八個點(i_2，j)、(i-1，j+1)、(i-1，j-1)、(i，j+2)、(i，j-2)、(i+1, j+1)、(i+1, j-1)、(i+2, j)，對位置關于χ方向和y方向對稱的點分別相減，并求出平均值，可以分別地計算出該點(i，j)的χ 方向和y方向一階偏導數。本發明采用以上技術方案，可以較準確的定位圖像的邊緣，避免了圖像的邊緣模糊又不會對噪聲過于敏感，提高了抑制虛假邊緣的能力，可以自適應地改變高斯空間系數和邊緣檢測的高低閥值，確保了圖像邊緣點的連續提取，提高了自動化程度。
具體實施例方式本發明目的在于針對現有技術的不足，在分析和歸納Carmy算法和前人的改進算法基礎之上，提出一種圖像邊緣檢測方法，是對Carmy邊緣檢測方法的改進。首先利用基于 12鄰域方法計算圖像的梯度，然后引進逆差矩特征值自適應的改變高斯空間系數和閾值， 使得該方法可以精確的檢測圖像的邊緣。本發明的方案在于1、改進梯度幅值的計算方法傳統Carmy算子是通過在2 X 2鄰域內求取差分的方法來計算梯度幅值，該方法對于噪聲比較敏感，本文針對該缺陷提出一種在12鄰域像素內計算χ方向和y方向一階偏導數差分的方法。點(i，j)位置示意圖如表1 表l(i，j)位置示意圖
(i， j+2)(i-1, j+1)(i，j+1)(i+1, j+1)(i-2， j)(i-i, j)(i，j)(i+1, j)(i+2, j)(i-1, j-1)(i， j-1)(i+1, j-1)(i， j-2)χ方向、y方向的偏導數為
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權利要求
1.一種圖像邊緣檢測方法，其特征涉及以下兩個步驟(1)利用12鄰域計算χ方向和y方向一階偏導數，抑制了圖像中的噪聲并且避免了圖像的邊緣模糊；(2)利用灰度共生矩陣的逆差矩特征值和高斯空間系數及閾值之間的映射關系，自適應地改變高斯空間系數和邊緣檢測的高低閾值。
2.根據權利要求1所述的檢測方法，其特征在于所述利用12鄰域計算χ方向和y方向一階偏導數的方法，是利用該點(i，j)的四個相鄰點(i，j+l)、(i，j-l)、(i+l，j)、(i_l， j)以及和這四個點相鄰的其余八個點(i_2，j)、(i_l，j+1)、(i_l，j-1)、(i，j+2)、(i，j-2)、 (i+1，j+1)、(i+1，j-1)、(i+2，j)，對位置關于χ方向和y方向對稱的點分別相減，并求出平均值，可以分別地計算出該點(i，j)的χ方向和y方向一階偏導數。
全文摘要
本發明公開了一種涉及圖像檢測領域的圖像邊緣檢測方法，在利用攝像機獲得一幅圖像后，首先利用一種在12鄰域像素內計算x方向和y方向一階偏導數差分的方法計算梯度幅值和方向，抑制了圖像中的噪聲并且避免了圖像的邊緣模糊；再建立灰度共生矩陣逆差矩特征值和高斯空間系數及閾值之間的映射關系，自適應地改變高斯空間系數和邊緣檢測的高低閾值，確保了圖像邊緣點的連續提取；最后根據“非局部最大值抑制”原理檢測圖像邊緣點，提高了圖像邊緣檢測的精確度。
文檔編號G06T5/00GK102156996SQ20111008265
公開日2011年8月17日 申請日期2011年4月1日 優先權日2011年4月1日
發明者馮海濤, 張曉杰, 熊亞洲, 王建華, 陳長風, 黃萍萍 申請人:上海海事大學