一种图像边缘检测方法、装置及其存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种图像边缘检测方法、装置及其存储介质，所述图像边缘检测方法：通过预置装置获取深度图像；将所述深度图像按照预定方式分割为至少两个维度的图像块；对所述图像块按照预定滤波方法进行滤波后进行加权平均填充得到待检测图像；采用预定拟合法对所述待检测图像进行边缘检测得到检测结果，其中，所述检测结果具有散点的边缘数据。通过对深度图像划分为图像块后进行滤波加权平均填充和检测的方法，有助于解决现有技术中深度图像边缘检测时，对于不同深度变化的物体，容易出现过检测或者检测不出图像边缘的技术问题。检测或者检测不出图像边缘的技术问题。检测或者检测不出图像边缘的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种图像边缘检测方法、装置及其存储介质

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[0001]本专利技术涉及成像识别领域，尤其是指一种图像边缘检测方法、装置及其存储介质。

技术介绍
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[0002]在图像识别、目标匹配等领域中，图像边缘作为一种可以有效描述物体形态的特征，对目标识别与匹配至关重要。
[0003]相关技术中，在对深度图像进行边缘检测时，通常是通过判断边缘两侧的深度差来进行检测，但是对于不同深度变化的物体，采用预设阈值的方法容易出现过检测或者检测不出边缘的问题。
[0004]所以急需一种图像边缘检测方法、装置及其存储介质。有助于解决现有技术中深度图像边缘检测时，对于不同深度变化的无敌，容易出现过检测或者检测不出图像边缘的技术问题。

技术实现思路
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[0005]在一实施例中，本专利技术提供了一种图像边缘检测方法，通过对深度图像划分为图像块后进行滤波加权平均填充和检测的方法，有助于解决现有技术中深度图像边缘检测时，对于不同深度变化的物体，容易出现过检测或者检测不出图像边缘的技术问题。
[0006]所述图像边缘检测方法：
[0007]通过预置装置获取深度图像；
[0008]将所述深度图像按照预定方式分割为至少两个维度的图像块；
[0009]对所述图像块按照预定滤波方法进行滤波后进行加权平均填充得到待检测图像；
[0010]采用预定拟合法对所述待检测图像进行边缘检测得到检测结果，其中，所述检测结果具有散点的边缘数据。
[0011]在一实施例中，所述采用预定拟合法对所述待检测图像进行边缘检测得到检测结果步骤后，该方法还包括：
[0012]对所述边缘数据进行去除所述散点，并进行边缘连接得到连接边缘。
[0013]在一实施例中，所述预定滤波方法包括：
[0014]按照表面法线向量大小选择统计滤波或双边滤波，其中，表面法线向量和平面垂直向量进行比对得到向量角度差，如果所述向量角度差大于预定阈值r，则采用所述统计滤波，若否，则采用所述双边滤波。
[0015]在一实施例中，所述统计滤波的方法包括：
[0016]统计所述图像块的直方图，对所述直方图中占比小于预定值的深度值去除。
[0017]在一实施例中，所述加权平均填充的计算公式为：
[0018]非均匀加权参数矩阵M：
[0019][0020]均匀加权参数矩阵M：
[0021][0022]mask＝(D(～0)＝1)
[0023]D1＝sum(M
·
*D)/sum(N.*mask)
[0024]在一实施例中，所述预定拟合法包括：
[0025]对所述几何中心点到所述边缘取第一额定数量的边缘点；
[0026]将所述边缘点作为二次曲线拟合数据进行拟合；
[0027]选取其中第二额定数量的待检测边缘点，其中，所述第一额定数量大于所述第二额定数量，所述待检测边缘点为被选取的所述边缘点；
[0028]判断所有所述待检测边缘点中连续预定数量的所述待检测边缘点与拟合数据差值大于物体厚度，则达到物体边缘处，若否，则重复上述过程。
[0029]在一实施例中，所述对所述边缘数据进行去除所述散点，并进行边缘连接得到连接边缘包括：
[0030]以所述几何中心作为原点，将拟合过程中的边缘数组按顺时针方向排列；
[0031]任选其中一个所述边缘点作为起始点，对预设领域范围内的点进行遍历，若所述预设领域范围内只有一个所述边缘点，则将该边缘点去除；
[0032]将所述边缘点按照顺时针进行连接得到所述连接边缘。
[0033]在一实施例中，本专利技术还提供了一种图像边缘检测装置，所述装置包括：
[0034]获取模块，用于通过预置装置获取深度图像；
[0035]分割模块，用于将所述深度图像按照预定方式分割为至少两个维度的图像块；
[0036]加权填充模块，用于对所述图像块按照预定滤波方法进行滤波后进行加权平均填充得到待检测图像；
[0037]检测模块，用于采用预定拟合法对所述待检测图像进行边缘检测得到检测结果，其中，所述检测结果具有散点的边缘数据。
[0038]在一实施例中，本专利技术还提供了一种图像边缘检测装置，所述装置包括：处理器和存储器；
[0039]所述存储器中存储有可被所述处理器执行的应用程序，用于使得所述处理器执行如所述的图像边缘检测方法的步骤。
[0040]在一实施例中，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现所述的图像边缘检测方法的步骤。
附图说明：
[0041]图1为本专利技术一实施例中图像边缘检测方法的流程100示意图；
[0042]图2为本专利技术另一实施例中图像边缘检测方法的流程200示意图；
[0043]图3为本专利技术另一实施例中图像边缘检测方法的流程300示意图；
[0044]图4为本专利技术另一实施例中图像边缘检测装置的架构示意图。
具体实施方式：
[0045]在现有技术中，对深度图像进行边缘检测时，通常是通过判断边缘两侧的深度差来进行检测，但是对于不同深度变化的物体，如果采用简单的预设阈值方法容易出现过检测或者检测不出边缘的问题。
[0046]图1为本专利技术一实施例中图像边缘检测方法的流程100示意图。如图1所示，在一实施例中，本专利技术还提供了一种图像边缘检测方法，所述图像边缘检测方法：
[0047]S101，通过预置装置获取深度图像。
[0048]在本步骤中提供了一种获取所述深度图像的具体步骤，将所述预置装置，即三维成像设备，其置于对被成像物体前方，保证所述三维成像设备的中心位置可探测到所述被成像物体。
[0049]S102，将所述深度图像按照预定方式分割为至少两个维度的图像块。
[0050]在本步骤中提供了一种将所述深度图像分割的具体实施方式，将所述深度图像分割为m
×
n个所述图像块，m表示第一维度，n表示第二维度，可以理解为X、Y两个方向，优选地，两个方向相互垂直。
[0051]S103，对所述图像块按照预定滤波方法进行滤波后进行加权平均填充得到待检测图像。
[0052]在本步骤中提供了一种对每个所述图像块按照预定滤波方式进行滤波，然后进行加权平均填充，最终得到所述待检测图像的具体步骤。
[0053]S104，采用预定拟合法对所述待检测图像进行边缘检测得到检测结果，其中，所述检测结果具有散点的边缘数据。
[0054]在本步骤中提供了一种通过所述预定拟合法对待检测图像进行边缘连接的具体步骤。
[0055]在本实施例中提供了一种图像边缘检测方法的具体实施方式。首先，通过预置装置获取深度图像。然后，将所述深度图像按照预定方式分割为至少两个维度的图像块，进而对所述图像块按照预定滤波方法进行滤波后进行加权平均填充得到待检测图像，最终采用预定拟合法对所述待检测图像进行边缘检测得到检测结果，通过本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像边缘检测方法，其特征在于，所述图像边缘检测方法：通过预置装置获取深度图像；将所述深度图像按照预定方式分割为至少两个维度的图像块；对所述图像块按照预定滤波方法进行滤波后进行加权平均填充得到待检测图像；采用预定拟合法对所述待检测图像进行边缘检测得到检测结果，其中，所述检测结果具有散点的边缘数据。2.根据权利要求1所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述采用预定拟合法对所述待检测图像进行边缘检测得到检测结果步骤后，该方法还包括：对所述边缘数据进行去除所述散点，并进行边缘连接得到连接边缘。3.根据权利要求2所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述预定滤波方法包括：按照表面法线向量大小选择统计滤波或双边滤波，其中，表面法线向量和平面垂直向量进行比对得到向量角度差，如果所述向量角度差大于预定阈值r，则采用所述统计滤波，若否，则采用所述双边滤波。4.根据权利要求3所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述统计滤波的方法包括：统计所述图像块的直方图，对所述直方图中占比小于预定值的深度值去除。5.根据权利要求4所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述加权平均填充的计算公式为：非均匀加权参数矩阵M：均匀加权参数矩阵M：mask＝(D(～0)＝1)D1＝sum(M.*D)/sum(N.*mask)6.根据权利要求5所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述预定拟合法包括：对所述几何中心点到所述边缘取第一额定数量的边缘点；将所述边缘点作为二次曲线拟合数据进行拟合；选取其中第二额定数量的...

【专利技术属性】
技术研发人员：翟亚宇，杨诚，裴大茗，张化良，刘玉奇，闫戈，
申请(专利权)人：中国船舶集团有限公司综合技术经济研究院，
类型：发明
国别省市：