[发明专利]一种图像处理方法及图像处理装置

权利要求书

1.一种图像处理方法，应用于图像中的边缘检测和跟踪，其特征在于，包括：

步骤A：确定种子像素点；

步骤B：确定所述种子像素点的邻域像素点；

步骤C：计算所述种子像素点和每一个邻域像素点所构成的边的权重值；

步骤D：将所述邻域像素点存入一个二维矩阵，根据所述邻域像素点的权重值确定所述邻域像素点在所述二维矩阵中的行列坐标；

步骤E：从所述二维矩阵中搜索出权重值最小的像素点确定为新的种子像素点；

重复所述步骤B、C、D、E，直至所有的边都被遍历，从而获得所述种子像素点到所有像素点之间的最优路径。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，根据所述邻域像素点的权重值确定所述邻域像素点在所述二维矩阵中的行列坐标具体为：

根据所述邻域像素点权重值的整数部分确定所述邻域像素点在所述二维矩阵中的行坐标，根据所述邻域像素点权重值的小数部分与所述二维矩阵的最大维数的积确定所述邻域像素点在所述二维矩阵中的列坐标。

3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，根据以下公式计算所述种子像素点和每一个邻域像素点所构成的边的权重值：

l(p，q)＝ω_Z·f_Z(q)+ω_G·f_G(q)+ω_D·f_D(p，q)；

其中，所述p表示种子像素点，q表示邻域像素点，f_Z(q)表示像素点q的拉普拉斯算子计算的值，f_D(p，q)表示梯度方向，f_G(q)根据梯度来计算，其计算公式为：

I_x，I_y表示像素点在x，y方向上的导数值。

4.根据权利要求1至3任一项所述的图像处理方法，其特征在于，在所述步骤A之前还包括：

以种子像素点为中心将所述图像划分为至少一个搜索区域；

根据搜索终点选择搜索区域；

所述重复所述步骤B、C、D、E，直至所有的边都被遍历，从而获得所述种子像素点到所有像素点之间的最优路径具体为：

重复所述步骤B、C、D、E，直至搜索区域中所有的边都被遍历，从而获得所述种子像素点到搜索区域中所有像素点之间的最优路径。

5.一种图像处理装置，应用于图像中的边缘检测和跟踪，其特征在于，包括：

第一确定单元，用于确定种子像素点；

第二确定单元，用于确定所述种子像素点的邻域像素点；

计算单元，用于计算所述种子像素点和每一个邻域像素点所构成的边的权重值；

存储单元，用于通过二维矩阵存储所述邻域像素点，根据所述邻域像素点的权重值确定所述邻域像素点在所述二维矩阵中的行列坐标；

搜索单元，用于从所述二维矩阵中搜索出权重值最小的像素点；

获取单元，用于获取所述种子像素点到所有像素点之间的最优路径。

6.根据权利要求5所述的图像处理装置，其特征在于，所述存储单元包括：

排列单元，用于根据所述邻域像素点权重值的整数部分确定所述邻域像素点在所述二维矩阵中的行坐标，根据所述邻域像素点权重值的小数部分与所述二维矩阵的最大维数的积确定所述邻域像素点在所述二维矩阵中的列坐标。

7.根据权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，所述计算单元根据以下公式计算所述种子像素点和每一个邻域像素点所构成的边的权重值：

l(p，q)＝ω_Z·f_Z(q)+ω_G·f_G(q)+ω_D·f_D(p，q)；

其中，所述p表示种子像素点，q表示邻域像素点，f_Z(q)表示像素点q的拉普拉斯算子计算的值，f_D(p，q)表示梯度方向，f_G(q)根据梯度来计算，其计算公式为：

I_x，I_y表示像素点在x，y方向上的导数值。

8.根据权利要求5至7任一项所述的图像处理装置，其特征在于，还包括：

图像划分单元，用于以种子像素点为中心将所述图像划分为至少一个搜索区域；

选择单元，用于根据搜索终点选择搜索区域；

所述获取单元，还用于根据所述选择单元所选择的搜索区域获取所述种子像素点到搜索区域中所有像素点之间的最优路径。