The invention discloses an irregular cigarette pack image fusion edge detection algorithm based on an improved Sobel operator. The method comprises steps: S1, using morphological smoothing algorithm to filter irregular cigarette pack image, retaining edge information and removing noise; S2, extending the template of the traditional Sobel operator in both vertical and horizontal directions, increasing. Six direction templates were added to get the edge information of irregular cigarette packets; S3, threshold was set adaptively by Otsu method; S4, the final fusion image was obtained by feature fusion based on the edge detection information obtained by improved Sobel operator and Canny operator. The invention can extract the edge characteristics of irregular cigarette packets more comprehensively.
【技术实现步骤摘要】
一种基于改进Sobel算子的不规则烟包图像融合边缘检测算法
本专利技术属于不规则烟包图像识别
,特别涉及一种基于改进Sobel算子的不规则烟包图像融合边缘检测算法。
技术介绍
不规则烟包图像的边缘信息是不规则烟包图像识别的重要基础,需要对其进行边缘信息特征提取,从而对不规则烟包图像进行基于边缘的图像分割,因此对不规则烟包图像边缘信息检测结果的优劣尤为重要,影响着整个不规则烟包分拣系统的性能。不规则烟包图像的边缘检测与后续不规则烟包图像的类型识别有直接关系,是不规则烟包图像处理与识别的基础。对实际应用场景中的不规则烟包分拣系统,基于边缘特征信息的图像分割不仅要考虑分割效果,更要保证整个系统性能的稳定性及鲁棒性。因此提取出最优的不规则烟包图像边缘信息特征是整个不规则烟包分拣系统中尤为重要的处理过程,同时也是图像处理中的难点之一,对不规则烟包图像的识别有直接影响。
技术实现思路
本专利技术旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种在复杂噪声环境下依然有较好的识别,并且具有较强的鲁棒性的基于改进Sobel算子的不规则烟包图像融合边缘检测算法。本专利技术的技术方案如下:一种基于改进Sobel算子的不规则烟包图像融合边缘检测算法,其包括以下步骤:S1、利用形态学平滑算法对不规则烟包图像进行滤波,保留边缘信息并去除噪声;S2、利用Otsu方法对阈值进行自适应设定;S3、采用改进Sobel算子得到不规则烟包的边缘信息,所述改进Sobel算子主要是:通过扩展传统Sobel算子垂直与水平两个方向的模板,增加6个方向模板;S4、将根据改进Sobel算子和Canny算子边缘检测算法 ...
【技术保护点】
1.一种基于改进Sobel算子的不规则烟包图像融合边缘检测算法,其特征在于,包括以下步骤:S1,利用形态学平滑算法对不规则烟包图像进行滤波,保留边缘信息并去除噪声;S2,用Otsu方法对阈值进行自适应设定;S3,采用改进Sobel算子得到不规则烟包的边缘信息,所述改进Sobel算子主要是:通过扩展传统Sobel算子垂直与水平两个方向的模板,增加6个方向模板;S4,根据改进Sobel算子、Canny算子获取的边缘检测信息进行特征融合,得到最终的融合图像。
【技术特征摘要】
1.一种基于改进Sobel算子的不规则烟包图像融合边缘检测算法,其特征在于,包括以下步骤:S1,利用形态学平滑算法对不规则烟包图像进行滤波,保留边缘信息并去除噪声;S2,用Otsu方法对阈值进行自适应设定;S3,采用改进Sobel算子得到不规则烟包的边缘信息,所述改进Sobel算子主要是:通过扩展传统Sobel算子垂直与水平两个方向的模板,增加6个方向模板;S4,根据改进Sobel算子、Canny算子获取的边缘检测信息进行特征融合,得到最终的融合图像。2.根据权利要求1所述的基于改进Sobel算子的不规则烟包图像融合边缘检测算法,其特征在于,所述步骤S1形态学平滑算法对不规则烟包图像进行滤波的具体步骤为:S11:采用形态学中的开运算处理,设结构元素为s1,定义开运算操作为:式中,F不规则烟包图像的集合,表示开运算操作,s表示结构元素,Θ表示图像F被结构元素s腐蚀,表示结构元素对图像F的膨胀;S12:采用形态学中的闭运算处理,设结构元素为s2,定义闭运算操作为:式中,F表示不规则烟包图像的集合,·表示闭运算操作,s表示结构元素,Θ表示图像F被结构元素s腐蚀,表示结构元素对图像F的膨胀。3.根据权利要求1所述的基于改进Sobel算子的不规则烟包图像融合边缘检测算法,其特征在于,所述步骤S2,利用Otsu方法对阈值进行自适应设定,具体步骤为:首先,得到图像的灰度直方图,然后计算目标与背景的方差,最后取方差最大值,作为最佳阈值。4.根据权利要求1所述的基于改进Sobel算子的不规则烟包图像融合边缘检测算法,其特征在于,所述步骤S3,对传统Sobel算子进行扩展,增加6个方向的模板的具体步骤为:S31:边界是亮度级的梯度变化,边缘是梯度变化的位置,用梯度向量的大小和方向来表述这种变化。边缘用梯度向量的大小和方向来表述这种变化;梯度算子是一阶导数算子。图像f(x,y)在位置(i,j)的梯度定义为下列矢量:▽f的幅度值为:S32:Sobel算子用水平和竖直两个方向的模板与图像f(x,y)做卷积运算,以此近似计算(i,j)处的梯度值,可通过下列公式求解Gx和Gy的值:f(x,y)=max{|Gx|,|Gy|}Gx=f(i+1,j-1)+2f(i+1,j)+f(i+1,j+1)-f(i-1,j-1)-2f(i-1,j)-f(i-1,j+1)Gy=f(i-1,j+1)+2f(i,j+1)+f(i+1,j+1)-f(i-1,j-1)-2f(i,j-1)-f(i+1,j-1)式中,Gx和Gy分别为水平方向和垂直...
【专利技术属性】
技术研发人员:张毅,韩晓园,戴建春,杨利达,
申请(专利权)人:重庆邮电大学,
类型:发明
国别省市:重庆,50
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。