[发明专利]局部几何矩在图像平滑和边缘检测中的应用

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及利用局部几何矩对图像处理的方法和应用。

背景技术

矩在统计学中用于表征随机量的分布，而在力学中用于表征物体的空间分布。若把二值图或灰度图看作是二维密度分布函数，就可把矩技术应用于图像分析中。一个从一幅数字图像中计算出来的矩集，通常描述了该图像形状的全局特征，并提供大量关于该图像不同类型的几何特征信息。图像矩的这种特性描述能力被广泛地应用于各种图像处理、计算机视觉中。其中几何矩由于计算非常简单，而成为提取图像形状特征的一个非常有效的工具。在以往的文献中，图像平滑、边缘检测可以用很多不同方法来实现。

发明内容

本发明的目的是利用简单的计算方法，准确、唯一地提供图像的各种特征，实现较好的去噪声以及准确提取图像的边缘信息的目标。

本发明的具体技术方案请见具体实施方式所示。

本发明提供的利用局部几何矩来处理图片的方法不仅计算简单，而且能准确、唯一地提供图像的各种特征，特别是能提供反映图像纹理特性的一些有效特征，因而具有应用价值。

附图说明

图1是本发明实施例1中利用w₀₀实现去噪声的示意图；

图2是本发明实施例2中灰度类型图；

图3是本发明实施例2中阶跃型边缘检测的结果图；

图4是本发明实施例2中凸缘型边缘检测的结果以及与其它检测方法对比的结果图；

具体实施方式

现依据附图，对本发明做进一步的描述。

实施例

几何矩定义于基本集(x^py^q)。p+q阶二维几何矩用m_pq表示，其表达式为

mpq=∫-∞∞∫-∞∞f(x,y)xpyqdxdy---(1)]]>

其中f(x，y)为某一限定区域R中的亮度函数。

矩集(m_p，q，p+q＝0，1，......)是由f(x，y)唯一确定的，反过来亦是如此：