一种彩色图像的边缘提取方法技术

本发明专利技术公开了一种彩色图像的边缘提取方法，包括以下步骤：1）对待处理的原始彩色图像进行滤波处理；2）将滤波后的彩色图像转换到颜色空间坐标系中；3）分别提取各个坐标分量下的图像中感兴趣区域；4）边缘检测：对步骤3）提取的各个坐标分量下感兴趣区域进行边缘检测，得到各个坐标分量下的边缘图像，将各个坐标分量下的边缘图像组合叠加得到最终边缘图像。本发明专利技术的边缘提取方法中，由于仅针对感兴趣区域进行边缘检测，所以边缘检测时信息处理量较少，可相对提高边缘检测算子的检测半径。同时边缘提取时将彩色图像转化到颜色空间坐标系后处理，相对于现有技术中将彩色图像转换为灰度图后处理的方法，本方法能使最终边缘提取结果更加完整。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及计算机图像处理领域，特别是涉及针对彩色图像的边缘提取方法。
技术介绍
边缘作为图像的一种基本特征，包含了物体形状的重要信息。因此，已有大量研究关注于可将图像中最有意义的特征部分即图像的边缘提取出来的边缘提取方法。目前，边缘提取被广泛应用于航空航天、通信、气象生物学、军事、地球物理、机器人视觉、2D转3D技术、医学及工业生产等领域中。现有的边缘提取方法，主要包括滤波，增强边缘以及检测边缘点等步骤。边缘提取时针对灰度图像进行处理，提取图像整体的边缘特征，提取过程计算量较大，提取检测效率较低。·
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是弥补上述现有技术的不足，提出，提取过程计算量较小，检测效率较高，边缘提取结果较完整。本专利技术的技术问题通过以下的技术方案予以解决，包括以下步骤1)对待处理的原始彩色图像进行滤波处理；2)将滤波后的彩色图像转换到颜色空间坐标系中；3)分别提取各个坐标分量下的图像中感兴趣区域；4)边缘检测对步骤3)提取的各个坐标分量下感兴趣区域进行边缘检测，得到各个坐标分量下的边缘图像，将各个坐标分量下的边缘图像组合叠加得到最终边缘图像。本专利技术与现有技术对比的有益效果是本专利技术的彩色图像的边缘提取方法，先提取图像中感兴趣的区域，然后针对感兴趣区域进行边缘检测。虽然相对于完整图像的边缘检测，检测对象较少，但通常感兴趣区域更具价值。而由于仅针对感兴趣区域进行边缘检测，所以边缘检测时信息处理量较少，可相对提高边缘检测算子在检测边缘阶段的检测半径，提高检测效率。同时边缘提取时将彩色图像转化到颜色空间坐标系后进行处理，相对于现有技术中将彩色图像转换为灰度图后进行处理，可保留彩色图像较多的边缘信息，使最终边缘提取结果更加完整。附图说明图1是本专利技术具体实施方式中的彩色图像的边缘提取方法的流程图；图2是本专利技术具体实施方式中提取感兴趣区域步骤的流程图。具体实施方式下面结合具体实施方式并对照附图对本专利技术做进一步详细说明。如图1所示，为本具体实施方式中的彩色图像的边缘提取方法的流程图，包括以下步骤Ul)对待处理的原始彩色图像进行滤波处理。此步骤中，进行滤波处理从而减小图像噪声对后续图像处理时造成的影响。优选地，分别采用三个不同的尺度的高斯滤波器进行三次滤波处理，得到第一滤波图像，第二滤波图像和第三滤波图像；将所述第一滤波图像，第二滤波图像和第三滤波图像进行组合，得到最终滤波后的彩色图像。具体地，高斯滤波器表示为函数~权利要求1.，其特征在于包括以下步骤1)对待处理的原始彩色图像进行滤波处理；2)将滤波后的彩色图像转换到颜色空间坐标系中；3)分别提取各个坐标分量下的图像中感兴趣区域；4)边缘检测对步骤3)提取的各个坐标分量下感兴趣区域进行边缘检测，得到各个坐标分量下的边缘图像，将各个坐标分量下的边缘图像组合叠加得到最终边缘图像。2.根据权利要求1所述的彩色图像的边缘提取方法，其特征在于所述步骤3)中提取当前坐标分量下的图像中感兴趣区域包括以下步骤31)求取当前坐标分量下每个像素点的梯度值；32)根据梯度值直方图确定分割阈值；33)将满足分割阈值条件的像素点提取出来，得到当前坐标分量下的图像中感兴趣区域。3.根据权利要求2所述的彩色图像的边缘提取方法，其特征在于所述步骤32)中按照如下方式确定高阈值Th和低阈值IY TH=Tmax/n, γ=ΤΗ/2，其中，Tmax为像素点梯度值中的最大者，η的设定满足使梯度值大于Th的像素点数占总像素点数目的15% 20%。4.根据权利要求3所述的彩色图像的边缘提取方法，其特征在于所述步骤33)中，将梯度值大于高阈值Th的像素点归入矩阵fl中；将梯度值大于低阈值IY的像素点归入矩阵 f2中，将矩阵f2中孤立的点作为噪声滤除掉得到矩阵f3，将矩阵fl和矩阵f3叠加，得到当前坐标分量下的图像中感兴趣区域。5.根据权利要求2所述的彩色图像的边缘提取方法，其特征在于所述步骤31)中采用 Sobel算子求取每个像素点的梯度值，即当前像素点(X，y)的梯度值呀=#.;⑷2 + G(.v):， 其中，G (χ)为根据Sobel算子计算的当前像素点的水平方向的方向导数，G (y)为根据 Sobel算子计算的当前像素点的垂直方向的方向导数。6.根据权利要求1所述的彩色图像的边缘提取方法，其特征在于所述步骤4)中进行当前坐标分量下的边缘检测时，包括以下步骤41)对当前坐标分量下的感兴趣区域采用 Sobel算子进行边缘检测得到边缘图像，作为边缘主体图像；对当前坐标分量下的感兴趣区域采用Canny算子进行边缘检测得到边缘图像，作为边缘补充图像；42)采用Canny算子连接边缘图像的方法连接所述边缘主体图像和边缘补充图像，得到当前坐标分量下的边缘图像。7.根据权利要求1所述的彩色图像的边缘提取方法，其特征在于所述步骤I)中进行滤波处理时，分别采用三个不同的尺度的高斯滤波器进行三次滤波处理，得到第一滤波图像，第二滤波图像和第三滤波图像；将所述第一滤波图像，第二滤波图像和第三滤波图像进行组合，得到最终滤波后的彩色图像。8.根据权利要求1所述的彩色图像的边缘提取方法，其特征在于所述步骤2)中所述颜色空间坐标系为YUV坐标系。9.根据权利要求1所述的彩色图像的边缘提取方法，其特征在于所述步骤2)中所述颜色空间坐标系为Lab坐标系、YIQ坐标系、HSL坐标系、HSV坐标系、HIS坐标系或CMYK坐标系。全文摘要本专利技术公开了，包括以下步骤1)对待处理的原始彩色图像进行滤波处理；2)将滤波后的彩色图像转换到颜色空间坐标系中；3)分别提取各个坐标分量下的图像中感兴趣区域；4)边缘检测对步骤3)提取的各个坐标分量下感兴趣区域进行边缘检测，得到各个坐标分量下的边缘图像，将各个坐标分量下的边缘图像组合叠加得到最终边缘图像。本专利技术的边缘提取方法中，由于仅针对感兴趣区域进行边缘检测，所以边缘检测时信息处理量较少，可相对提高边缘检测算子的检测半径。同时边缘提取时将彩色图像转化到颜色空间坐标系后处理，相对于现有技术中将彩色图像转换为灰度图后处理的方法，本方法能使最终边缘提取结果更加完整。文档编号G06T5/00GK102999916SQ20121053513公开日2013年3月27日 申请日期2012年12月12日 优先权日2012年12月12日专利技术者张颖, 刘翠, 王好谦, 张永兵 申请人:清华大学深圳研究生院本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种彩色图像的边缘提取方法，其特征在于：包括以下步骤：1）对待处理的原始彩色图像进行滤波处理；2）将滤波后的彩色图像转换到颜色空间坐标系中；3）分别提取各个坐标分量下的图像中感兴趣区域；4）边缘检测：对步骤3）提取的各个坐标分量下感兴趣区域进行边缘检测，得到各个坐标分量下的边缘图像，将各个坐标分量下的边缘图像组合叠加得到最终边缘图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张颖，刘翠，王好谦，张永兵，
申请(专利权)人：清华大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：