基于水平集和分水岭相结合的图像轮廓检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于水平集和分水岭相结合的图像轮廓检测方法，主要解决了现有方法产生图像过分割结果和不能获得准确的目标轮廓的问题。其具体实现步骤为：（１）对输入图像用水平集方法检测目标轮廓，得到初始的目标与背景二值分割结果；（２）将检测到的目标轮廓作为分水岭的内部控制标记；（３）将内部控制标记依次进行距离变换和分水岭变换，并将得到的分水线结果作为分水岭的外部控制标记；（４）利用内部控制标记和外部控制标记，对输入图像的梯度图像进行修正；（５）将修正后的梯度图像进行分水岭变换，检测出图像中的目标轮廓。本发明专利技术方法避免了图像过分割，且具有对边界定位比较准确的优点，可用于前景与背景的分割、目标外部轮廓的检测。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，特别涉及图像分割，具体地说是一种图像轮廓 检测方法，该方法可用于图像分割和轮廓检测
中，比如目标与背景的分割、 目标外部轮廓的检测。
技术介绍
图像分割是图像理解与模式识别的基础，广泛应用于医学、军事、气象、气候等领域，是当前研究的热点与难点。图像分割和轮廓检测密切相关的，图像分割方法可分为传统图像分割方法和与特定理论相结合的图像分割方法。分水岭变换和水 平集方法都是与特定理论相结合而产生的图像分割方法。分水岭变换是一种基于区域的图像分割方法，它具有简单，快速，可得到连续 闭合分割边界的优点，而且对弱边界敏感。但是，分水岭变换极易导致过分割。所 以，为了得到满意的分割结果，需要对图像做一些必要的预处理或者是后处理。在 分水岭变换以前，对输入图像或梯度图像做预处理的目的是，降低噪声的影响，或 者减少局部不规则梯度带来的极小值的影响，比如Soille P等人使用强制最小技术 对梯度图像进行修改，以使局部最小区域仅出现在标记的位置，很好地抑制了图像 过分割现象的产生，参见Soille P, Morphological Image Analysis:本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于水平集和分水岭相结合的图像轮廓检测方法，包括如下步骤：　（１）对输入图像用水平集方法检测目标轮廓，得到初始的目标与背景二值分割结果；　（２）将检测到的目标轮廓作为分水岭的内部控制标记；　（３）将内部控制标记依次进行 距离变换和分水岭变换，并将得到的分水线结果作为分水岭的外部控制标记；　（４）利用内部控制标记和外部控制标记，对输入图像的梯度图像进行修正；　（５）将修正后的梯度图像进行分水岭变换，检测图像中的目标轮廓。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：王爽，焦李成，符升高，钟桦，侯彪，田小林，缑水平，朱虎明，苏开亮，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：87[中国|西安]