【技术实现步骤摘要】
一种实时图像边缘检测算法
本专利技术专利涉及图像处理
，尤其涉及一种实时图像边缘检测算法。
技术介绍
边缘检测是图像处理的重要技术之一。边缘检测是定位边缘像素的过程，已有的边缘检测算法包括canny边缘检测算法，sobel边缘检测算法等等，这些已有的边缘检测算法处理的图像是整幅图像，并不能对正在得到的图像进行有效的处理，本专利技术所提出的实时图像边缘检测算法是在已有边缘检测算法能实现功能的基础上增加了实时性这一功能，本专利技术提出的边缘检测算法能实时处理正在得到的图像，本算法只需知道当前已得到图像而不需知道后面图像的情况即可处理实用性较强，适应的场景也更加广泛。本专利技术提出的边缘检测算法可以处理的实例有：地铁或高铁接触线识别；电线的识别检测等等。
技术实现思路
为了增加边缘检测算法的功能，打破已有检测算法不能实时处理图像的局限性，本专利技术提出了一种实时图像边缘检测算法。该算法具有实时性，效率高，适应性强，能根据图像背景特征进行自适应阈值设置，能有效解决很多背景复杂的图像。为了实时高效的进...
【技术保护点】
1.一种实时图像边缘检测算法，其特征在于，所述算法包括以下步骤：/n步骤1：根据实时图像灰度数据及已处理的图像灰度数据进行计算进而设置短时记忆阈值及双阈值；/n步骤2：依据短时记忆阈值对实时图像数据进行预处理消除部分背景干扰；/n步骤3：根据双阈值对于预处理后的图像进行边缘检测。/n
【技术特征摘要】
1.一种实时图像边缘检测算法，其特征在于，所述算法包括以下步骤：
步骤1：根据实时图像灰度数据及已处理的图像灰度数据进行计算进而设置短时记忆阈值及双阈值；
步骤2：依据短时记忆阈值对实时图像数据进行预处理消除部分背景干扰；
步骤3：根据双阈值对于预处理后的图像进行边缘检测。
2.根据权力要求1所述的一种实时图像边缘检测算法，其特征在于，所述步骤1中的实时图像灰度数据的获取是由线阵相机所得到的，所述步骤1中的实时是指当前正在处理的行像素为当前已得到的图像数据的最后一行像素。
3.根据权力要求1所述的一种实时图像边缘检测算法，其特征在于，所述步骤1中的短时记忆阈值G1为当前处理行前面已处理的100行图像找到的边缘像素的灰度平均值。
4.根据权力要求1所述的一种实时图像边缘检测算法，其特征在于，所述步骤1中双阈值设置，具体包括以下步骤：
步骤A：计算当前行之前已处理的100行图像像素灰度平均值并将其设置为短时记忆阈值G2；
步骤B：计算当前行图像像素灰度平均值a，比较当前行像素灰度平均值与短时记忆阈值G2，根据a与G2不同的比较关系设置相应的动态双阈值包括差分高低阈值以及像素灰度和高低阈值；动态双阈值的设置原则为高阈值为低阈值的整数倍，具体倍数根据实际决定。
5.根据权力要求1所述的一种实时图像边缘检测算法，其特征在于，所述步骤2中的实时图像数据预处理为：所述实时图像数据中每个像素点的灰度g与短时记忆阈值G1比较，如果该像素点的灰度值g大于G1，则保留原值；如果该像素点的灰度值g小于G1，则将该像素点的灰度值置为0。
6.根据权力要求1所述的一种实时图像边缘检测算法，其特征在于，所述步骤3中的图像的边缘检测，具体包括以...
【专利技术属性】
技术研发人员：马千里，刘东方，张涛，胡栋，王俊，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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