边缘提取方法和设备技术

本发明专利技术公开了一种边缘提取方法和设备，该边缘提取方法包括：梯度估计步骤，用于估计所捕获的图像中的各个像素的梯度；梯度调整步骤，用于通过增强所捕获的图像中包含的对象的目标边缘的梯度并且减弱噪声边缘的梯度来调整所估计的梯度，以将调整后的梯度作为当前梯度；以及边缘提取步骤，用于基于当前梯度，提取对象的边缘。根据本发明专利技术的实施例，在利用非接触式成像装置来捕获图像的情况下，可以更准确地提取所捕获的图像中包含的对象的边缘。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术公开了一种边缘提取方法和设备，该边缘提取方法包括：梯度估计步骤，用于估计所捕获的图像中的各个像素的梯度；梯度调整步骤，用于通过增强所捕获的图像中包含的对象的目标边缘的梯度并且减弱噪声边缘的梯度来调整所估计的梯度，以将调整后的梯度作为当前梯度；以及边缘提取步骤，用于基于当前梯度，提取对象的边缘。根据本专利技术的实施例，在利用非接触式成像装置来捕获图像的情况下，可以更准确地提取所捕获的图像中包含的对象的边缘。【专利说明】边缘提取方法和设备
本专利技术涉及一种边缘提取方法和设备，更具体地，涉及一种能够通过自适应地增 强目标边缘的梯度同时减弱噪声边缘的梯度并且去除可能存在的干扰梯度而准确地提取 目标边缘的边缘提取方法和设备。
技术介绍
与传统的平板扫描仪相比，一些非接触式成像装置(诸如顶置式扫描仪或数码摄 像装置等)不仅能够对平面物体张进行成像，而且能够对具有一定厚度的物体成像。例如， 可以利用顶置式扫描仪对书进行成像而无需将其分成单页形式。然而，由于受到曲面成像 模式的限制，扫描得到的书本图像会存在曲面变形。因此，通常采用基于上下轮廓的矫正模 型来对曲面变形进行矫正，并且为了保证矫正结果的精度，需要提取当前页的页面边缘。传统的边缘提取方法通常是通过跟踪具有最大梯度和的曲线来检测物体的边缘。 然而，例如，如图1和图2所示，对于利用例如顶置式成像装置对诸如书的厚物体进行成像 得到的图像而言，由于当前页的边缘(即，目标边缘)附近通常存在有其它页的边缘(即，噪 声边缘)，因此，如果采用基于梯度的方法来对页面边缘进行跟踪，其它页的边缘会影响对 当前页的边缘的跟踪结果的准确性。此外，当前页的边缘附近的内容梯度也可能会影响跟 踪结果的准确性。
技术实现思路
在下文中给出了关于本专利技术的简要概述，以便提供关于本专利技术的某些方面的基本 理解。但是，应当理解，这个概述并不是关于本专利技术的穷举性概述。它并不是意图用来确定 本专利技术的关键性部分或重要部分，也不是意图用来限定本专利技术的范围。其目的仅仅是以简 化的形式给出关于本专利技术的某些概念，以此作为稍后给出的更详细描述的前序。因此，鉴于以上情形，本专利技术的目的是提供一种能够通过自适应地增强目标边缘 的梯度同时减弱噪声边缘的梯度，以基于梯度的方法来准确地提取物体边缘的方法和设 备。此外，该边缘提取方法和设备还可以针对边缘跟踪的结果，利用迭代式的边缘检测和校 正操作来剔除可能存在的干扰梯度并更新边缘跟踪结果，从而进一步提高边缘跟踪的准确 性。因此，为了实现上述目的，根据本专利技术的实施例的一方面，提供了一种边缘提取方 法，该方法可以包括:梯度估计步骤，用于估计所捕获的图像中的各个像素的梯度；梯度调 整步骤，用于通过增强所捕获的图像中包含的对象的目标边缘的梯度并且减弱噪声边缘的 梯度来调整所估计的梯度，以将调整后的梯度作为当前梯度；以及边缘提取步骤，用于基于 当前梯度，提取对象的边缘。根据本专利技术的优选实施例，在梯度调整步骤中，可以利用基于各个像素点的预定 的两个相邻区域之间的梯度差而确定的权重对所估计的梯度进行加权，从而增强目标边缘 的梯度并减弱噪声边缘的梯度。根据本专利技术的另一优选实施例，可以基于以下公式来确定权重:TB = Dt/(Db+ G )， 其中，Dt=max {f (Nt)} -min {f (Nt)}，Db=max {f (Nb)} -min {f (Nb)} ,N0Nb 表示各个像素点的预定的两个相邻区域，Dt表示区域Nt中的最大梯度与最小梯度之差，Db表示区域Nb中的最大梯度与最小梯度之差，且Dt≥Db，e是预定常数。根据本专利技术的另一优选实施例，该边缘提取方法还可以包括:错误边缘确定步骤， 用于检测所提取的边缘的平滑度，以确定所提取的边缘是否是错误的；梯度校正步骤，用于在确定所提取的边缘是错误的情况下，对当前梯度进行校正，以将校正后的梯度作为当前梯度；以及迭代步骤，用于基于当前梯度，重复执行边缘提取步骤、错误边缘确定步骤以及梯度校正步骤，直到满足预定标准为止。根据本专利技术的另一优选实施例，梯度校正步骤可以进一步包括:边缘趋势预测子步骤，用于从所提取的边缘的可靠度较高的区域开始，预测在预定方向上对象的边缘的趋势；边缘比较子步骤，用于在预定方向上，从检测到边缘不平滑的转折点开始，将所提取的边缘上的各个点与所预测的趋势进行比较；错误区间确定子步骤，将从转折点到所提取的边缘上与所预测的趋势之间的差小于预定阈值的第一个点的区间确定为错误区间；以及剔除子步骤，用于将所确定的错误区间中的各个点的梯度置零。根据本专利技术的另一方面，还提供了一种边缘提取设备，该边缘提取设备可以包括: 梯度估计单元，被配置成估计所捕获的图像中的各个像素的梯度；梯度调整单元，被配置成通过增强所捕获的图像中包含的对象的目标边缘的梯度并且减弱噪声边缘的梯度来调整所估计的梯度，以将调整后的梯度作为当前梯度；以及边缘提取单元，被配置成基于当前梯度，提取对象的边缘。根据本专利技术的又一方面，还提供了一种存储介质，该存储介质包括机器可读的程序代码，当在信息处理设备上执行程序代码时，该程序代码使得信息处理设备执行根据本专利技术的上述边缘提取方法。此外，根据本专利技术的再一方面，还提供了一种程序产品，该程序产品包括机器可执行的指令，当在信息处理设备上执行指令时，该指令使得信息处理设备执行根据本专利技术的上述边缘提取方法。因此，根据本专利技术的实施例，能够通过自适应地增强利用非接触式成像装置所捕获的物体的图像的目标边缘同时抑制噪声边缘，并且进一步通过剔除可能存在的干扰梯度对已得到的边缘跟踪结果进行校正，大大提高边缘提取的准确性。在下面的说明书部分中给出本专利技术实施例的其它方面，其中，详细说明用于充分地公开本专利技术实施例的优选实施例，而不对其施加限定。【专利附图】【附图说明】本专利技术可以通过参考下文中结合附图所给出的详细描述而得到更好的理解，其中在所有附图中使用了相同或相似的附图标记来表示相同或者相似的部件。所述附图连同下面的详细说明一起包含在本说明书中并形成说明书的一部分，用来进一步举例说明本专利技术的优选实施例和解释本专利技术的原理和优点。其中: 图1示出了利用非接触式成像装置对摊开的书进行成像的示意图；图2示出了通过图1所示的成像操作得到的成像结果的示例；图3是示出根据本专利技术的实施例的边缘提取方法的流程图；图4是详细地示出图3所示的梯度校正步骤中的处理的流程图；图5示意性地示出了作为示例所捕获的书的图像的上、下边缘的梯度图的示例；图6A和6B分别示意性地示出了自适应增强前和自适应增强后的页面的上边缘的 梯度图；图7A和7B分别示意性地示出了剔除干扰梯度之前和剔除干扰梯度之后的页面边 缘的梯度图的示例；图8是根据本专利技术的实施例的边缘提取设备的功能配置的框图；图9是详细地示出图8所示的梯度校正单元的功能配置的框图；以及图10是示出作为本专利技术的实施例中所采用的信息处理设备的个人计算机的示例 性结构的框图。【具体实施方式】在下文中将结合附图对本专利技术的示范性实施例进行描述。为了清楚和简明起见， 在说明书中并未描述实际实施方式的所有特征。然而，应该了解，在开发任何这种实际实施 例的过程中必须做出很多特定于实施方式的决定，以便实现开发人员的具体目标，例如，符本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种边缘提取方法，包括：梯度估计步骤，用于估计所捕获的图像中的各个像素的梯度；梯度调整步骤，用于通过增强所捕获的图像中包含的对象的目标边缘的梯度并且减弱噪声边缘的梯度来调整所估计的梯度，以将调整后的梯度作为当前梯度；以及边缘提取步骤，用于基于当前梯度，提取所述对象的边缘。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：何源，孙俊，直井聪，
申请(专利权)人：富士通株式会社，
类型：发明
国别省市：