【技术实现步骤摘要】
一种基于视觉模型的图像轮廓提取方法
本专利技术属于数字图像处理的
，具体涉及一种基于视觉模型的图像轮廓提取方法。
技术介绍
边缘是轮廓的起源，并且它比机器视觉界中的轮廓更受欢迎，因为边缘检测被研究了很长的历史。其中，经典边缘检测算法包括Marr的零交叉理论和Canny的最优边缘检测器。Marr使用高斯滤波器的拉普拉斯算子作为边缘检测器，而Canny使用高斯差分作为最优边缘检测器。在20世纪50年代末到60年代，Hubel和Wiesel开展了对视觉皮层细胞的研究，并且最早提出了分级处理模型：简单细胞(simplecells)，复杂细胞(complexcells)，超复杂细胞(hypercomplexcells)。视觉皮层在检测直线，边界，线段，曲率等方面扮演着重要角色。之后根据细胞理论提出的模型也不在少数，Yang对其进一步的改进，他先是提出利用了不平衡的颜色拮抗理论，用以检测图像边界的模型。后续又以中心环绕抑制的非经典感受野理论为基础对轮廓检测进行进一步改进。之后又引入颜色双拮抗理论并以V1神经元典型的空间稀疏性约束为基础完善轮廓检测模型，这个算法有助于保留...
【技术保护点】
1.一种基于视觉模型的图像轮廓提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、对输入的RGB图像进行颜色通道分离以及计算颜色单拮抗图像，且将灰度通道图像进行细节抑制计算，通过计算得到若干张不同程度的边缘分离图像；步骤S2、对步骤S1得到的图像使用简单细胞模型进行边缘提取，得到简单细胞的图像响应，即简单细胞响应，再将若干个简单细胞响应进行平移组合成复杂细胞响应，然后将简单细胞响应和复杂细胞响应平移组合成端点细胞响应，之后根据端点细胞的分类作用，筛选出局部位置的曲率细胞响应；步骤S3、将步骤S2得到的曲率细胞响应进行池化运算得到最终的图像轮廓。
【技术特征摘要】
1.一种基于视觉模型的图像轮廓提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、对输入的RGB图像进行颜色通道分离以及计算颜色单拮抗图像，且将灰度通道图像进行细节抑制计算，通过计算得到若干张不同程度的边缘分离图像；步骤S2、对步骤S1得到的图像使用简单细胞模型进行边缘提取，得到简单细胞的图像响应，即简单细胞响应，再将若干个简单细胞响应进行平移组合成复杂细胞响应，然后将简单细胞响应和复杂细胞响应平移组合成端点细胞响应，之后根据端点细胞的分类作用，筛选出局部位置的曲率细胞响应；步骤S3、将步骤S2得到的曲率细胞响应进行池化运算得到最终的图像轮廓。2.根据权利要求1所述的一种基于视觉模型的图像轮廓提取方法，其特征在于，所述步骤S1中，对输入的RGB图像进行颜色通道分离以及计算颜色单拮抗图像分别采用如下公式：SOr-g＝αrR-αgGSOb-y＝αbB-αyY其中，R，G，B，Y分别对应图像的红，绿，蓝，黄四个颜色通道，α为各个通道对应的权重值，SOr-g为红绿拮抗，SOb-y为蓝黄拮抗。3.根据权利要求1所述的一种基于视觉模型的图像轮廓提取方法，其特征在于，所述步骤S1中灰度通道图像的细节抑制计算采用对灰度通道图像进行局部标准差计算，公式如下：其中，*为卷积计算，gray为灰度通道的图像，kernel为均值滤波核，SOlsd为计算得到的局部标准差。4.根据权利要求1所述的一种基于视觉模型的图像轮廓提取方法，其特征在于，所述步骤S2的具体实现过程如下：步骤S21、对输入的图像使用12个方...
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