一种图像边缘增强方法技术

本发明专利技术涉及一种图像边缘增强方法，属于边缘检测技术领域。方法包括：获取原始图像；利用至少两个不同的高斯核对原始图像进行处理，得到至少两个不同尺度的图像信息；将原始图像作为初始尺度的图像信息，进而将相邻尺度的图像信息做差得到不同层次的图像细节信息；将不同层次的图像细节信息进行加权叠加得到增强的细节信息，根据增强的细节信息和原始图像得到融合后的图像；根据融合后的图像完成图像边缘增强。本发明专利技术通过不同的高斯核对原始图像进行处理，进而得到不同层次图像的细节信息，将不同层次图像的细节信息进行加权叠加得到增强的细节信息，使得图像的噪声得到抑制，提升原始图像的细节信息。始图像的细节信息。始图像的细节信息。

【技术实现步骤摘要】
一种图像边缘增强方法


[0001]本专利技术涉及一种图像边缘增强方法，属于边缘检测


技术介绍

[0002]边缘特征是图像的基本特征，针对边缘特征的研究在图像处理和计算机视觉领域中占有重要地位，边缘特征的提取也是当前的研究热点之一，边缘特征的提取精度影响着后续针对所提取特征处理的相关研究。传统的边缘提取方法主要分为两类：一阶差分边缘检测算法 (如Sobel、Prewitt算法)和二阶差分边缘检测算法(如Laplacian算子)。
[0003]一阶差分边缘检测算法利用边缘一阶导数取得极大值的特点检测边缘点，但这种方法检测出的边缘点太多。二阶差分边缘检测算法对一阶算法检测出的边缘点进行求导，可以更加准确的检测出边缘点，但是二阶导数会放大噪声。因此，为在噪声抑制和边缘点检测之间取得较好的平衡，有人提出采用Canny算法提取边缘特征，Canny算法可实现精度更高的边缘提取与定位。
[0004]现有的Canny算法进行图像边缘增强的流程如图1所示，包括以下步骤：
[0005]1)对输入图像进行高斯平滑，消除图像经过灰度化以本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像边缘增强方法，其特征在于，包括以下步骤：1)获取原始图像；2)利用至少两个不同的高斯核对原始图像进行处理，得到至少两个不同尺度的图像信息；3)将原始图像作为初始尺度的图像信息，将不同尺度的图像信息按照图像的尺度从大到小进行排序，进而将相邻尺度的图像信息做差得到不同层次的图像细节信息；4)将不同层次的图像细节信息进行加权叠加得到增强的细节信息，根据增强的细节信息和原始图像得到融合后的图像；5)根据融合后的图像完成图像边缘增强。2.根据权利要求1所述的图像边缘增强方法，其特征在于，高斯核的数量为三个，融合后的图像的计算过程为：F
i
＝G
i
·
F0，i＝1，2，3；N
j+1
＝F
j
‑
F
j+1
，j＝0，1，2；N4＝(1
‑
ω1·
sgn(N1))
·
(N1)+ω2·
(N2)+ω3·
(N3)；g(x，y)为像素点(x，y)在N1中的像素灰度值；N＝N4+F0；其中，F
i
为第i尺度图像信息，G
i
为第i个高斯核，F0为原始图像，N
j+1
为第j+1层次图像细节信息，N4为增强的细节信息，ω1、ω2和ω3为系数，N为融合后的图像。3.根据权利要求2所述的图像边缘增强方法，其特征在于，ω1为0.5；ω2为0.5；ω3为0.25。4.根据权利要求2所述的图像...

【专利技术属性】
技术研发人员：王慧，李靖，闫科，于克光，张晓森，程挺，李伟，王亮，魏鹏飞，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学，
类型：发明
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