本公开是关于一种边缘检测方法、边缘检测装置及计算机可读存储介质。边缘检测方法，包括：获取模板像素图像，并确定模板像素图像的强边缘二值图像和弱边缘二值图像。基于强边缘二值图像和弱边缘二值图像进行强边缘图像筛选，得到目标边缘二值图像，目标边缘二值图像与弱边缘二值图像具有相同尺寸大小。对目标边缘二值图像进行连通域选取，得到多个连通域，连通域中包括连续边缘像素组成的至少一个团。在多个连通域中，筛选出团内连续边缘像素数超过指定阈值的目标连通域。基于目标连通域检测出模板像素图像的边缘图像。通过本公开提供的方法，能够根据边缘像素的数量筛选符合指定阈值的连通域，进而得到长度合适的边缘，从而降低噪声干扰。低噪声干扰。低噪声干扰。
【技术实现步骤摘要】
边缘检测方法、边缘检测装置及计算机可读存储介质
[0001]本公开涉及图像处理
，尤其涉及一种边缘检测方法、边缘检测装置及计算机可读存储介质。
技术介绍
[0002]边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，主要用于提取模板图像的边缘信息并进行保存，作为后续的模板匹配操作的操作基础。在工业视觉定位任务中，常采用基于边缘轮廓特征的模板匹配方法对检测目标进行定位。而轮廓模板匹配方法则是基于现有检测目标轮廓模板与搜索图像比较，进而获得搜索图像中目标物位置和角度的方法。
[0003]相关技术中，在创建边缘轮廓模板时，通常预先采用Canny算法对模板像素图像进行边缘轮廓提取，进而得到模板像素图像的边缘图像，从而将得到的该边缘图像作为边缘轮廓模板。但采用Canny算法进行边缘检测，无法区分模板像素图像中的噪声和短边缘，进而导致得到的边缘图像噪音多、不精确。
技术实现思路
[0004]为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种边缘检测方法、边缘检测装置及计算机可读存储介质。
[0005]根据本公开实施例的第一方面，提供一种边缘检测方法，包括：获取模板像素图像，并确定所述模板像素图像的强边缘二值图像和弱边缘二值图像。基于所述强边缘二值图像和所述弱边缘二值图像进行强边缘图像筛选，得到目标边缘二值图像，所述目标边缘二值图像与所述弱边缘二值图像具有相同尺寸大小。对所述目标边缘二值图像进行连通域选取，得到多个连通域，所述连通域中包括连续边缘像素组成的至少一个团。在所述多个连通域中，筛选出团内连续边缘像素数超过指定阈值的目标连通域。基于所述目标连通域检测出所述模板像素图像的边缘图像。
[0006]在一实施例中，所述对所述目标边缘二值图像进行连通域选取，得到多个连通域，包括：逐行扫描所述目标边缘二值图像中的连续边缘像素。基于各行扫描到的连续边缘像素，确定多个团，并对所述多个团进行标记，其中，标记的内容包括团的起始边缘像素和团的终止边缘像素、以及团所在的行号。基于所述多个团确定所述多个连通域。
[0007]在另一实施例中，所述基于各行扫描到的连续边缘像素，确定多个团，并对所述多个团进行标记，包括：针对所述目标边缘二值图像中的第i行，将扫描到的连续边缘像素组成第一团。完成所述目标边缘二值图像全部行的扫描，得到多个团，并对所述多个团进行标记。其中，若所述第一团中的边缘像素与第i-1行中已标记的一个第二团中的边缘像素存在列坐标重合，则对所述第一团进行与所述第二团的标记内容一致的标记。若所述第一团中的边缘像素与第i-1行中已标记的多个第二团中的边缘像素存在列坐标重合，则对所述第一团进行匹配所述第一团标记内容的标记，并将所述多个第二团标记为等价对。
[0008]在又一实施例中，所述基于所述多个团确定所述多个连通域，包括：遍历所述多个
团中各团的标记内容，并查找等价对。基于查找到的等价对确定多个连通域，其中，每一等价对对应一个连通域。
[0009]在又一实施例中，在所述多个连通域中，筛选出团内连续边缘像素数超过指定阈值的目标连通域之前，所述边缘检测方法还包括：基于所述多个连通域中各个连通域中包括的连续边缘像素数，确定所述指定阈值。
[0010]在又一实施例中，所述边缘检测方法还包括：将团内连续边缘像素数未超过指定阈值的连通域与所述目标边缘二值图像进行对比，若所述连通域与所述目标边缘二值图像存在重合的边缘像素，则将所述连通域作为所述目标连通域。若所述连通域与所述目标边缘二值图像不存在重合的边缘像素，则筛除所述连通域。
[0011]根据本公开实施例的第二方面，提供一种边缘检测装置，包括：获取单元，用于获取模板像素图像，并确定所述模板像素图像的强边缘二值图像和弱边缘二值图像。筛选单元，用于基于所述强边缘二值图像和所述弱边缘二值图像进行强边缘图像筛选，得到目标边缘二值图像，和在多个连通域中，筛选出团内连续边缘像素数超过指定阈值的目标连通域，其中，所述目标边缘二值图像与所述弱边缘二值图像具有相同尺寸大小。选取单元，用于对所述目标边缘二值图像进行连通域选取，得到所述多个连通域，所述连通域中包括连续边缘像素组成的至少一个团。检测单元，用于基于所述目标连通域检测出所述模板像素图像的边缘图像。
[0012]在一实施例中，所述选取单元采用下述方式对所述目标边缘二值图像进行连通域选取，得到多个连通域：逐行扫描所述目标边缘二值图像中的连续边缘像素。基于各行扫描到的连续边缘像素，确定多个团，并对所述多个团进行标记，其中，标记的内容包括团的起始边缘像素和团的终止边缘像素、以及团所在的行号。基于所述多个团确定所述多个连通域。
[0013]在另一实施例中，所述选取单元采用下述方式基于各行扫描到的连续边缘像素，确定多个团，并对所述多个团进行标记：针对所述目标边缘二值图像中的第i行，将扫描到的连续边缘像素组成第一团。完成所述目标边缘二值图像全部行的扫描，得到多个团，并对所述多个团进行标记。其中，若所述第一团中的边缘像素与第i-1行中已标记的一个第二团中的边缘像素存在列坐标重合，则对所述第一团进行与所述第二团的标记内容一致的标记。若所述第一团中的边缘像素与第i-1行中已标记的多个第二团中的边缘像素存在列坐标重合，则对所述第一团进行匹配所述第一团标记内容的标记，并将所述多个第二团标记为等价对。
[0014]在又一实施例中，所述选取单元采用下述方式基于所述多个团确定所述多个连通域：遍历所述多个团中各团的标记内容，并查找等价对。基于查找到的等价对确定多个连通域，其中，每一等价对对应一个连通域。
[0015]在又一实施例中，在所述多个连通域中，筛选出团内连续边缘像素数超过指定阈值的目标连通域之前，所述边缘检测装置还包括：确定单元，用于基于所述多个连通域中各个连通域中包括的连续边缘像素数，确定所述指定阈值。
[0016]在又一实施例中，所述筛选单元还用于：将团内连续边缘像素数未超过指定阈值的连通域与所述目标边缘二值图像进行对比，若所述连通域与所述目标边缘二值图像存在重合的边缘像素，则将所述连通域作为所述目标连通域。若所述连通域与所述目标边缘二
值图像不存在重合的边缘像素，则筛除所述连通域。
[0017]根据本公开实施例的第三方面，提供一种边缘检测装置，包括：存储器，用于存储指令；以及处理器，用于调用所述存储器存储的指令执行上述任意一种所述的边缘检测方法。
[0018]根据本公开实施例的第四方面，提供一种计算机可读存储介质，存储有指令，所述指令被处理器执行时，执行上述任意一种所述的边缘检测方法。
[0019]本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：通过本公开提供的边缘检测方法，能够根据连续边缘像素的数量筛选模板像素图像的边缘的长度，进而筛选出团内连续边缘像素超过指定阈值的目标连通域，得到长度合适的边缘，从而有助于降低噪声干扰，提高边缘检测准确率。
[0020]应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种边缘检测方法，其特征在于，所述边缘检测方法包括：获取模板像素图像，并确定所述模板像素图像的强边缘二值图像和弱边缘二值图像；基于所述强边缘二值图像和所述弱边缘二值图像进行强边缘图像筛选，得到目标边缘二值图像，所述目标边缘二值图像与所述弱边缘二值图像具有相同尺寸大小；对所述目标边缘二值图像进行连通域选取，得到多个连通域，所述连通域中包括连续边缘像素组成的至少一个团；在所述多个连通域中，筛选出团内连续边缘像素数超过指定阈值的目标连通域；基于所述目标连通域检测出所述模板像素图像的边缘图像。2.根据权利要求1所述的边缘检测方法，其特征在于，所述对所述目标边缘二值图像进行连通域选取，得到多个连通域，包括：逐行扫描所述目标边缘二值图像中的连续边缘像素；基于各行扫描到的连续边缘像素，确定多个团，并对所述多个团进行标记，其中，标记的内容包括团的起始边缘像素和团的终止边缘像素、以及团所在的行号；基于所述多个团确定所述多个连通域。3.根据权利要求2所述的边缘检测方法，其特征在于，所述基于各行扫描到的连续边缘像素，确定多个团，并对所述多个团进行标记，包括：针对所述目标边缘二值图像中的第i行，将扫描到的连续边缘像素组成第一团；完成所述目标边缘二值图像全部行的扫描，得到多个团，并对所述多个团进行标记；其中，若所述第一团中的边缘像素与第i-1行中已标记的一个第二团中的边缘像素存在列坐标重合，则对所述第一团进行与所述第二团的标记内容一致的标记；若所述第一团中的边缘像素与第i-1行中已标记的多个第二团中的边缘像素存在列坐标重合，则对所述第一团进行匹配所述第一团标记内容的标记，并将所述多个第二团标记为等价对。4.根据权利要求3所述的边缘检测方法，其特征在于，所述基于所述多个团确定所述多个连通域，包括：遍历所述多个团中各团的标记内容，并查找等价对；基于查找到的等价对确定多个连通域，其中，每一等价对对应一个连通域。5.根据权利要求1或4所述的边缘检测方法，其特征在于，在所述多个连通域中，筛选出团内连续边缘像素数超过指定阈值的目标连通域之前，所述边缘检测方法还包括：基于所述多个连通域中各...
【专利技术属性】
技术研发人员：于冀，张会强，韩雪松，喻金万，冯兆阳，
申请(专利权)人：北京小米移动软件有限公司，
类型：发明
国别省市：
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。