圖像邊緣檢測方法、圖像目標識別方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發明提供一種圖像邊緣檢測方法、圖像目標識別方法及裝置，該邊緣檢測方法包括：根據邊緣檢測算子預設方向上的模板及待處理像素點的鄰域中各像素點的取對數運算后的灰度值，對待處理像素點進行卷積運算，得到所述待處理像素點在所述預設方向上的亮度差分近似值；根據所述待處理像素點的所有預設方向上的亮度差分近似值，得到所述待處理像素點的梯度幅值；將所述待處理像素點的梯度幅值與梯度幅值閾值進行比較，將梯度幅值大于或等于梯度幅值閾值的待處理像素點作為邊緣點；根據得到的所述邊緣點，提取所述圖像中的目標的輪廓。本發明能夠提高圖像邊緣檢測方法的抗干擾性。
【專利說明】圖像邊緣檢測方法、圖像目標識別方法及裝置

【技術領域】
[0001]本發明涉及圖像處理【技術領域】，尤其涉及一種圖像邊緣檢測方法、圖像目標識別方法及裝置。

【背景技術】
[0002]邊緣檢測是圖像處理和計算機視覺中的基本問題，邊緣檢測的目的是標識圖像中亮度變化明顯的點。對于光照不均勻的圖像，例如在水下采用微光攝像裝置拍攝的微光圖像，由于成像環境差，現有技術邊緣檢測方法難以去除背景噪聲的干擾。


【發明內容】

[0003]有鑒于此，本發明提供一種圖像邊緣檢測方法、圖像目標識別方法及裝置，能夠提高圖像邊緣檢測方法的抗干擾性。
[0004]為解決上述技術問題，本發明提供一種圖像邊緣檢測方法，包括:
[0005]根據邊緣檢測算子預設方向上的模板及待處理像素點的鄰域中各像素點的取對數運算后的灰度值，對待處理像素點進行卷積運算，得到所述待處理像素點在所述預設方向上的亮度差分近似值；
[0006]根據所述待處理像素點的所有預設方向上的亮度差分近似值，得到所述待處理像素點的梯度幅值；
[0007]將所述待處理像素點的梯度幅值與梯度幅值閾值進行比較，將梯度幅值大于或等于所述梯度幅值閾值的待處理像素點作為邊緣點；
[0008]根據得到的所述邊緣點，提取所述圖像中的目標的輪廓。
[0009]優選地,所述邊緣檢測算子為prewitt算子。
[0010]優選地，所述邊緣檢測算子包括水平方向的模板和垂直方向的模板，所述待處理像素點在水平方向和垂直方向上的亮度差分近似值的計算公式為:
[0011]A = (log (F (x+1, y-1)) +log (F (x+1, y)) +log (F (x+1, y+1))) - (log (F (x~l, y-1)) +1g (F (x-1, y)) +log (F (x-1, y+1)))
[0012]B = (log (F (x-1, y+1)) +log (F (x, y+1)) +log (F (x+1, y+1))) - (log (F (x~l, y-1)) +1g (F (x, y-1)) +log (F (x+1, y-1)))
[0013]其中，F(x，y)為取對數運算前的像素點的灰度值，A為所述待處理像素點在垂直方向上的亮度差分近似值，B為所述待處理像素點在水平方向上的亮度差分近似值，1gO為取對數運算。
[0014]優選地，所述待處理像素點的梯度幅值的計算公式為:
[0015]G(x, y) = A| + |B
[0016]其中，G(x，y)為所述待處理像素點的梯度幅值。
[0017]優選地，對待處理像素點進行卷積運算的步驟之前還包括:
[0018]依次對所述圖像中的各像素點的灰度值進行分段線性變化和對數變化，得到所述圖像中各像素點的新的灰度值；
[0019]其中，所述分段線性變化的計算公式為:

【權利要求】
1.一種圖像邊緣檢測方法，其特征在于，包括: 根據邊緣檢測算子預設方向上的模板及待處理像素點的鄰域中各像素點的取對數運算后的灰度值，對所述待處理像素點進行卷積運算，得到所述待處理像素點在所述預設方向上的亮度差分近似值； 根據所述待處理像素點的所有預設方向上的亮度差分近似值，得到所述待處理像素點的梯度幅值； 將所述待處理像素點的梯度幅值與梯度幅值閾值進行比較，將梯度幅值大于或等于所述梯度幅值閾值的待處理像素點作為邊緣點； 根據得到的所述邊緣點，提取所述圖像中的目標的輪廓。
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述邊緣檢測算子為prewitt算子。
3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述邊緣檢測算子包括水平方向的模板和垂直方向的模板，所述待處理像素點在水平方向和垂直方向上的亮度差分近似值的計算公式為:
A = (log (F (x+1, y-1)) +log (F (x+1, y)) +log (F (x+1, y+1))) - (log (F (x-1, y-1)) +log (F (x-1, y)) +log (F (x-1, y+1)))
B = (log (F (x-1, y+1)) +log (F (x, y+1)) +log (F (x+1, y+1))) - (log (F (x-1, y-1)) +log (F (x, y-1)) +log (F (x+1, y-1))) 其中，F(x, y)為取對數運算前的像素點的灰度值，A為所述待處理像素點在垂直方向上的亮度差分近似值，B為所述待處理像素點在水平方向上的亮度差分近似值，1gO為取對數運算。
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述待處理像素點的梯度幅值的計算公式為:
G(x，y) = A| + |B 其中，G(x，y)為所述待處理像素點的梯度幅值。
5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，對待處理像素點進行卷積運算的步驟之前還包括: 依次對所述圖像中的各像素點的灰度值進行分段線性變化和對數變化，得到所述圖像中各像素點的新的灰度值； 其中，所述分段線性變化的計算公式為:
所述對數變化的計算公式為:
g’ (x, y) = lg(g(x, y)+l)/(lg256)*256 其中，F(x，y)為分段線性變化處理之前像素點的灰度值，g(x，y)為分段線性變化處理后的像素點的灰度值，g’ (x, y)為對數變化處理后的像素點的灰度值。
6.一種圖像目標識別方法，包括邊緣檢測步驟，其特征在于，所述邊緣檢測步驟采用如權利要求1-5任一項所述的圖像邊緣檢測方法進行。
7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，還包括目標復原步驟，所述目標復原步驟包括: 采用輪廓跟蹤的方法獲取目標的輪廓區域的鏈碼表； 根據所述鏈碼表計算所述圖像中各個區域的周長； 將所述周長大于或等于預設閾值的區域作為所述圖像中目標的邊界，保留所述目標的鏈碼表； 將保留下的鏈碼表轉換成豎直方向的線段表； 判斷每一所述線段表的兩個端點之間的距離是否小于或等于預設數值個像素點的距離和，當所述兩個端點之間的距離小于或等于預設數值個像素點的距離和時，將所述兩個端點之間的區域填充，得到復原的目標。
8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述圖像為水下微光圖像，所述方法還包括目標識別步驟，所述目標識別步驟包括: 計算所述目標的形狀因子F = L2/4 π S，其中，F為所述目標的形狀因子，L為所述目標的輪廓區域的周長，S為所述目標的輪廓區域的面積，所述目標的輪廓區域的面積由所述線段表計算得到； 當所述目標的形狀因子接近I時，判定所述目標為球形目標； 當所述目標的形狀 因子約等于1.5時，判定所述目標為橢球形目標； 當所述目標的形狀因子約大于或等于1.8時，判定所述目標為三腳架形目標。
9.一種圖像邊緣檢測裝置，其特征在于，包括: 卷積單元，用于根據邊緣檢測算子預設方向上的模板及待處理像素點的鄰域中各像素點的取對數運算后的灰度值，對待處理像素點進行卷積運算，得到所述待處理像素點在所述預設方向上的亮度差分近似值； 梯度幅值計算單元，用于根據所述待處理像素點的所有預設方向上的亮度差分近似值，得到所述待處理像素點的梯度幅值； 比較單元，用于將所述待處理像素點的梯度幅值與梯度幅值閾值進行比較，將梯度幅值大于或等于梯度幅值閾值的待處理像素點作為邊緣點； 輪廓獲取單元，用于根據得到的所述邊緣點，提取所述圖像中的目標的輪廓。
10.根據權利要求9所述的裝置，其特征在于，所述邊緣檢測算子為prewitt算子。
11.根據權利要求10所述的裝置，其特征在于，所述邊緣檢測算子包括水平方向的模板和垂直方向的模板，所述卷積單元采用下述計算公式計算所述待處理像素點在水平方向和垂直方向上的亮度差分近似值:
A = (log (F (x+1, y-1)) +log (F (x+1, y)) +log (F (x+1, y+1))) - (log (F (x-1, y-1)) +log (F (x-1, y)) +log (F (x-1, y+1)))
B = (log (F (x-1, y+1)) +log (F (x, y+1)) +log (F (x+1, y+1))) - (log (F (x-1, y-1)) +log (F (x, y-1)) +log (F (x+1, y-1))) 其中，F(x, y)為取對數運算前的像素點的灰度值，A為所述待處理像素點在垂直方向上的亮度差分近似值，B為所述待處理像素點在水平方向上的亮度差分近似值，1gO為取對數運算。
12.根據權利要求11所述的裝置，其特征在于，所述梯度幅值計算單元采用下述公式計算所述待處理像素點的梯度幅值:
G(x，y) = A| + |B 其中，G(x，y)為所述待處理像素點的梯度幅值。
13.一種圖像目標識別裝置，包括邊緣檢測模塊，其特征在于，所述邊緣檢測模塊包括: 卷積單元，用于根據邊緣檢測算子預設方向上的模板及待處理像素點的鄰域中各像素點的取對數運算后的灰度值，對待處理像素點進行卷積運算，得到所述待處理像素點在所述預設方向上的亮度差分近似值； 梯度幅值計算單元，用于根據所述待處理像素點的所有預設方向上的亮度差分近似值，得到所述待處理像素點的梯度幅值； 比較單元，用于將所述待處理像素點的梯度幅值與梯度幅值閾值進行比較，將梯度幅值大于或等于梯度幅值閾值的待處理像素點作為邊緣點； 輪廓獲取單元，用于根據得到的所述邊緣點，提取所述圖像中的目標的輪廓。
14.根據權利要求13所述的裝置，其特征在于，還包括目標復原模塊，所述目標復原模塊包括: 鏈碼表獲取單元，用于采用輪廓跟蹤的方法獲取目標的輪廓區域的鏈碼表； 周長計算單元，用于根據所述鏈碼表計算所述圖像中各個區域的周長； 濾波單元，用于將所述周長大于或等于預設閾值的區域作為所述圖像中目標的邊界，保留所述目標的鏈碼表； 轉換單元，用于將保留下的鏈碼表轉換成豎直方向的線段表； 填充單元，用于判斷每一所述線段表的兩個端點之間的距離是否小于或等于預設數值個像素點，當所述兩個端點之間的距離小于或等于預設數值個像素點時，將所述兩個端點之間的區域填充，得到復原的目標。
15.根據權利要求13所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括目標識別模塊，所述目標識別模塊包括: 形狀因子計算單元，用于計算所述目標的形狀因子F = L2/4 π S，其中，F為所述目標的形狀因子，L為所述目標的輪廓區域的周長，S為所述目標的輪廓區域的面積，所述目標的輪廓區域的面積由所述線段表計算得到； 判定單元，用于當所述目標的形狀因子接近I時，判定所述目標為球形目標；當所述目標的形狀因子約等于1.5時，判定所述目標為橢球形目標；當所述目標的形狀因子約大于或等于1.8時，判定所述目標為三腳架形目標。
【文檔編號】G06T7/00GK104077773SQ201410282974
【公開日】2014年10月1日 申請日期:2014年6月23日 優先權日:2014年6月23日
【發明者】杜娜梅, 陳敏 申請人:北京京東方視訊科技有限公司, 京東方科技集團股份有限公司