基于图像多维分析的边缘检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像多维分析的边缘检测方法及系统，通过Canny边缘检测算法检测目标图像的边缘，得到第一边缘图像，对目标图像进行频域分析，得到原始频谱图，然后对原始频谱图进行处理，得到对应的像素数量差异指标、灰度直方图差异指标、相邻像素值差异指标和像素值差异平均值指标，根据这些指标计算得到最优高频频谱图选取指标，进而根据最优高频频谱图选取指标确定最优高频频谱图，整合最优高频频谱图和第一边缘图像，得到最终边缘图像，既可以增加Canny算子得出的图像的细节，也可以减少消除高频信息中的噪声影响，边缘检测准确性得到很大的提升。边缘检测准确性得到很大的提升。边缘检测准确性得到很大的提升。

【技术实现步骤摘要】
基于图像多维分析的边缘检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，具体涉及一种基于图像多维分析的边缘检测方法及系统。

技术介绍

[0002]在使用Canny边缘检测时，其第一步使用高斯模糊来去掉噪声，但是同时也会平滑边缘，使得边缘信息减弱，有可能使得在后面的步骤中漏掉一些需要的边缘，特别是弱边缘和孤立的边缘，可能在双阈值和联通计算中被剔除。因此，仅仅通过Canny边缘检测的方式获取图像边缘，会降低获取到的边缘的准确性。虽然现有技术中已有结合Canny边缘检测和高频边缘检测得到边缘图像，但是这种结合的过程比较简单，结合深度比较浅，得到的边缘准确性仍旧比较低。

技术实现思路

[0003]本专利技术的目的在于提供一种基于图像多维分析的边缘检测方法及系统，用于解决现有的边缘检测方法获取到的边缘的准确性较低的技术问题。
[0004]所采用的技术方案具体如下：一种基于图像多维分析的边缘检测方法，包括以下步骤：通过Canny边缘检测算法检测目标图像的边缘，得到第一边缘图像；对所述目标图像进行频域分析，得到原始频谱图；以所述原始频谱图的中心为圆心，以不同的半径做多个同心圆，得到多层频谱图；根据各层频谱图转化回的灰度图像与所述第一边缘图像的像素数量差异，得到各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的像素数量差异指标；计算各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的灰度直方图的灰度直方图差异指标；选取小于预设的灰度直方图差异指标阈值的灰度直方图差异指标，得到候选高频频谱图，对于任意一个候选高频频谱图，将该候选高频频谱图转化回的灰度图像中的任意一个像素点取代所述第一边缘图像中对应位置的像素点，获取取代前后的像素点与相邻像素点之间的相邻像素值差异指标；根据各候选高频频谱图与所述第一边缘图像的像素数量差异指标、灰度直方图差异指标、相邻像素值差异指标和像素值差异平均值指标，获取各候选高频频谱图的最优高频频谱图选取指标；将最小的最优高频频谱图选取指标对应的候选高频频谱图确定为最优高频频谱图，整合所述最优高频频谱图和所述第一边缘图像，得到最终边缘图像。
[0005]进一步地，所述根据各层频谱图转化回的灰度图像与所述第一边缘图像的像素数量差异，得到各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的像素数量差异指标，包括：对于任意一层频谱图，将该层频谱图转化回的灰度图像与所述第一边缘图像分别
进行二值化，得到第一二值图和第二二值图；计算所述第一二值图和第二二值图的像素数量的像素数量误差值；将所述像素数量误差值与预设的像素数量误差值阈值进行比较，若所述像素数量误差值小于或者等于所述预设的像素数量误差值阈值，则判定该层频谱图为所述初始高频频谱图；若所述像素数量误差值大于所述预设的像素数量误差值阈值，则将该层频谱图与相邻的前一层频谱图进行叠加，得到第一叠加频谱图，重新计算所述第一叠加频谱图转化回的灰度图像与所述第一边缘图像之间的像素数量误差值，并与所述预设的像素数量误差值阈值进行比较，若计算得到的新的像素数量误差值大于所述预设的像素数量误差值阈值，则将所述第一叠加频谱图与相邻的前一层频谱图进行叠加，得到第二叠加频谱图，并再次重新计算所述第二叠加频谱图转化回的灰度图像与所述第一边缘图像之间的像素数量误差值，不断循环，直至得到的像素数量误差值小于或者等于所述预设的像素数量误差值阈值，判定当前得到的叠加频谱图为所述初始高频频谱图；计算各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的像素数量差异指标。
[0006]进一步地，所述计算各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的像素数量差异指标，包括：对于任意一个初始高频频谱图，将该初始高频频谱图转化回的灰度图像进行二值化，得到第三二值图；计算所述第三二值图与所述第二二值图的像素数量的像素数量误差值，得到该初始高频频谱图的像素数量差异指标。
[0007]进一步地，所述计算各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的灰度直方图的灰度直方图差异指标，包括：将各初始高频频谱图转化回灰度图像；获取各初始高频频谱图转化回的灰度图像的灰度直方图，以及所述第一边缘图像的灰度直方图；计算各初始高频频谱图转化回的灰度图像的灰度直方图与所述第一边缘图像的灰度直方图的每一层灰度级的像素数量的差异值；计算各层灰度级的像素数量的差异值的和值，得到各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的灰度直方图的灰度直方图差异指标。
[0008]进一步地，所述将该候选高频频谱图转化回的灰度图像中的任意一个像素点取代所述第一边缘图像中对应位置的像素点，获取取代前后的像素点与相邻像素点之间的相邻像素值差异指标，包括：对于该候选高频频谱图转化回的灰度图像中的任意一个像素点，计算所述第一边缘图像中对应位置的像素点与周围四个近邻接像素点的像素值的差值的平方和，得到取代前的像素值的差值的平方和；计算该候选高频频谱图转化回的灰度图像中的该像素点取代所述第一边缘图像中对应位置的像素点后，与周围四个近邻接像素点的像素值的差值的平方和，得到取代后的像素值的差值的平方和；计算所述取代前的像素值的差值的平方和和所述取代后的像素值的差值的平方和的差值，得到该候选高频频谱图转化回的灰度图像中的该像素点的相邻像素值差异值；
计算该候选高频频谱图转化回的灰度图像中的所有的像素点的相邻像素值差异值的平均值，得到所述相邻像素值差异指标。
[0009]进一步地，所述像素值差异平均值指标的计算过程，包括：对于任意一个候选高频频谱图，计算该候选高频频谱图转化回的灰度图像中的各像素点与所述第一边缘图像中对应位置的像素点的像素值的差值，然后计算所有像素点的像素值的差值的平均值，得到所述像素值差异平均值指标；相应地，所述根据各候选高频频谱图与所述第一边缘图像的像素数量差异指标、灰度直方图差异指标、相邻像素值差异指标和像素值差异平均值指标，获取各候选高频频谱图的最优高频频谱图选取指标，包括：对于任意一个候选高频频谱图，计算该候选高频频谱图对应的像素数量差异指标、灰度直方图差异指标、相邻像素值差异指标和像素值差异平均值指标的乘积，得到该候选高频频谱图的最优高频频谱图选取指标。
[0010]进一步地，所述整合所述最优高频频谱图和所述第一边缘图像，得到最终边缘图像，包括：获取所述最优高频频谱图转化回的灰度图像的二值图，得到第一初始二值矩阵，以及所述第一边缘图像的二值图，得到第二初始二值矩阵；对所述第一初始二值矩阵和第二初始二值矩阵分别做交运算和异或运算，得到第一目标二值矩阵和第二目标二值矩阵，设定所述第一目标二值矩阵对应的图像为初始边缘图像，所述初始边缘图像中的各像素点为边缘像素点，所述第二目标二值矩阵对应的图像为模糊边缘图像；对于所述模糊边缘图像中的任意一个像素点，以该像素点在所述初始边缘图像中的对应位置为中心的预设范围内，计算该像素点与所述预设范围内的各边缘像素点的像素值差值的平均值，若像素值差值的平均值小于或者等于预设的差值平均值阈值，则判定所述模糊边缘图像中的该像素点为边缘像素点，将该像素点添加至该像素点在所述初始边缘图像中的对应位置，得到所述最终边缘图像。
[0011]一种基于图像多维分析的边本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像多维分析的边缘检测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过Canny边缘检测算法检测目标图像的边缘，得到第一边缘图像；对所述目标图像进行频域分析，得到原始频谱图；以所述原始频谱图的中心为圆心，以不同的半径做多个同心圆，得到多层频谱图；根据各层频谱图转化回的灰度图像与所述第一边缘图像的像素数量差异，得到各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的像素数量差异指标；计算各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的灰度直方图的灰度直方图差异指标；选取小于预设的灰度直方图差异指标阈值的灰度直方图差异指标，得到候选高频频谱图，对于任意一个候选高频频谱图，将该候选高频频谱图转化回的灰度图像中的任意一个像素点取代所述第一边缘图像中对应位置的像素点，获取取代前后的像素点与相邻像素点之间的相邻像素值差异指标；根据各候选高频频谱图与所述第一边缘图像的像素数量差异指标、灰度直方图差异指标、相邻像素值差异指标和像素值差异平均值指标，获取各候选高频频谱图的最优高频频谱图选取指标；将最小的最优高频频谱图选取指标对应的候选高频频谱图确定为最优高频频谱图，整合所述最优高频频谱图和所述第一边缘图像，得到最终边缘图像。2.根据权利要求1所述的基于图像多维分析的边缘检测方法，其特征在于，所述根据各层频谱图转化回的灰度图像与所述第一边缘图像的像素数量差异，得到各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的像素数量差异指标，包括：对于任意一层频谱图，将该层频谱图转化回的灰度图像与所述第一边缘图像分别进行二值化，得到第一二值图和第二二值图；计算所述第一二值图和第二二值图的像素数量的像素数量误差值；将所述像素数量误差值与预设的像素数量误差值阈值进行比较，若所述像素数量误差值小于或者等于所述预设的像素数量误差值阈值，则判定该层频谱图为所述初始高频频谱图；若所述像素数量误差值大于所述预设的像素数量误差值阈值，则将该层频谱图与相邻的前一层频谱图进行叠加，得到第一叠加频谱图，重新计算所述第一叠加频谱图转化回的灰度图像与所述第一边缘图像之间的像素数量误差值，并与所述预设的像素数量误差值阈值进行比较，若计算得到的新的像素数量误差值大于所述预设的像素数量误差值阈值，则将所述第一叠加频谱图与相邻的前一层频谱图进行叠加，得到第二叠加频谱图，并再次重新计算所述第二叠加频谱图转化回的灰度图像与所述第一边缘图像之间的像素数量误差值，不断循环，直至得到的像素数量误差值小于或者等于所述预设的像素数量误差值阈值，判定当前得到的叠加频谱图为所述初始高频频谱图；计算各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的像素数量差异指标。3.根据权利要求2所述的基于图像多维分析的边缘检测方法，其特征在于，所述计算各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的像素数量差异指标，包括：对于任意一个初始高频频谱图，将该初始高频频谱图转化回的灰度图像进行二值化，得到第三二值图；计算所述第三二值图与所述第二二值图的像素数量的像素数量误差值，得到该初始高频频谱图的像素数量差异指标。
4.根据权利要求1所述的基于图像多维分析的边缘检测方法，其特征在于，所述计算各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的灰度直方图的灰度直方图差异指标，包括：将各初始高频频谱图转化回灰度图像；获取各初始高频频谱图转化回的灰度图像的灰度直方图，以及所述第一边缘图像的灰度直方图；计算各初始高频频谱图...

【专利技术属性】
技术研发人员：马东风，陈玲杰，
申请(专利权)人：武汉智博通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：