图像边缘检测方法及系统技术方案

本发明专利技术实施例提供一种图像边缘检测方法及系统，包括：根据roberts算子检测算法获得原始图像中每个像素点的梯度幅值，获得梯度图像，其中，所述roberts算子采用3×3算子模板；对所述梯度图像进行非极大值抑制处理，获得候选边缘图像，所述候选边缘图像中标记了作为候选边缘点的像素点；根据canny算子检测算法对所述候选边缘图像进行边缘检测，获得边缘图像。本发明专利技术实施例通过3×3算子模板的roberts算子计算出精确的梯度幅值，为进行canny算子检测算法创造了良好的条件，而采用canny算子对候选边缘图像中边界为候选边缘点的像素点进行筛选，可以降低canny算子检测算法的计算量、提高计算精度，同时保留平滑性和极值抑制的优点。

Image edge detection method and system

The embodiment of the invention provides an image edge detection method and a system, including: obtaining the gradient amplitude of each pixel in the original image according to the Roberts operator detection algorithm, and obtaining the gradient image, wherein the Roberts operator employs a 3*3 operator template; performing non-maximum suppression processing on the gradient image to obtain the waiting time The candidate edge image is marked with pixels as candidate edge points, and the candidate edge image is detected according to the Canny operator detection algorithm to obtain the edge image. The embodiment of the invention calculates the precise gradient amplitude through the Roberts operator of the 3 *3 operator template, which creates a good condition for the Canny operator detection algorithm. By using the Canny operator to filter the pixels whose edges are candidate edge points in the candidate edge image, the calculation amount of the Canny operator detection algorithm can be reduced and the improvement can be achieved. The accuracy of computation is preserved while the smoothness and extremum suppression are also preserved.

【技术实现步骤摘要】
图像边缘检测方法及系统
本专利技术涉及图像处理
，更具体地，涉及图像边缘检测方法及系统。
技术介绍
在图像中，边缘是图像局部强度变化最明显的地方，它主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域之间。边缘表明一个特征区域的终结和另一特征区域的开始。边缘所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部特征或属性是不同的。Roberts算子，又称罗伯茨算子，是一种最简单的算子，是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子。传统的Roberts算子是一个2x2算子模板，采用的是对角方向相邻的两个像素之差检测边缘。从图像处理的实际效果来看，该算子对噪声十分敏感，无法抑制噪声的影响，并且存在边缘较粗，定位不准确的缺陷。Canny算子是JohnF.Canny于1986年开发出来的一个多级边缘检测算法，该方法不容易受到噪声干扰，能够监测到真正的弱边缘。但存在传统的2*2算子模板的Roberts算子所构造的局部像素变化梯度不能直接与3*3阶的传统canny算子相结合的弊端。出租车内复杂背景下的图像边缘检测，容易受到环境噪声和光照条件变化等外界因素的影响，因此采用传统的边缘检测方法存在抗噪性能不强和边本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像边缘检测方法，其特征在于，包括：根据roberts算子检测算法获得原始图像中每个像素点的梯度幅值，获得梯度图像，其中，所述roberts算子采用3×3算子模板；对所述梯度图像进行非极大值抑制处理，获得候选边缘图像，所述候选边缘图像中标记了作为候选边缘点的像素点；根据canny算子检测算法对所述候选边缘图像进行边缘检测，获得边缘图像。

【技术特征摘要】
1.一种图像边缘检测方法，其特征在于，包括：根据roberts算子检测算法获得原始图像中每个像素点的梯度幅值，获得梯度图像，其中，所述roberts算子采用3×3算子模板；对所述梯度图像进行非极大值抑制处理，获得候选边缘图像，所述候选边缘图像中标记了作为候选边缘点的像素点；根据canny算子检测算法对所述候选边缘图像进行边缘检测，获得边缘图像。2.根据权利要求1所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述根据roberts算子检测算法获得原始图像中每个像素点的梯度幅值，获得梯度图像，具体为：对所述原始图像添加高斯噪声，获得噪声图像；根据roberts算子检测算法检测所述噪声图像中每个像素点的梯度幅值，获得含噪边缘图像；根据所述含噪边缘图像中像素点的梯度幅值，对所述含噪边缘图像进行去噪，获得所述梯度图像。3.根据权利要求2所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述对所述含噪边缘图像进行去噪，具体为利用三维块匹配法对所述含噪边缘图像进行去噪。4.根据权利要求1所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述对所述梯度图像进行非极大值抑制处理，获得候选边缘图像，具体为：对所述梯度图像中梯度幅值为0或1的像素点作为第一区域中的像素点；对所述梯度图像中位于所述第一区域之外的像素点进行非极大值抑制处理，获得所述候选边缘图像。5.根据权利要求4所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述对所述梯度图像中位于所述第一区域之外的像素点进行非极大值抑制处理，获得所述候选边缘图像，具体为：对于梯度图像中位于所述第一区域之外的任意一个像素点，将该像素点的梯度方向分为4部分，分别获取该像素点对应每个部分的梯度幅值和权重系数；对于任意一部分，根据像素点在该部分的梯度幅值和权重系数，获得该像素点对应该部分的两个插值；若根据像素点的梯度幅值同时大于所述两个插值，则将该像素点标识为候选边缘点；根据所有像素点的标识结果获得候选边缘图像。6.根据权利要求1所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述根据canny算子检测算法对所述候选边缘图像进行边缘检测，获得边缘图像，具体包括：步骤一、根据所述候选边缘图像中候选边缘点的梯度幅值的出现频率，确定所述canny算子检测算法中的第一阈值和第二阈值，所述第一阈值大于所述第二...

【专利技术属性】
技术研发人员：李佳，虞凡，刘杰，易显维，
申请(专利权)人：武汉斑马快跑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：湖北,42