[发明专利]图像边缘检测方法及装置

说明书

本发明提供了一种图像边缘检测方法及装置。该图像边缘检测方法包括获得原始彩色图像的三个色度分量图像，对三个色度分量图像进行滤波；对滤波后的三个色度分量图像的各个像素分别求取均方根值，并进行归一化处理，分别得到对应于三个色度分量图像的第一梯度值图像；提取第一梯度值图像各个像素关于三个色度分量的最大梯度值，作为对应于原始图像的第二梯度值图像；根据第二梯度值图像构建梯度值分布直方图，确定对应于单门限阈值的非边缘像素最大梯度值；将梯度值低于非边缘像素最大梯度值的像素置为零，剩余的像素为图像边缘像素。该方法与现有方法相比，具有图像信息利用率高、检测过程简单、输出边缘信息丰富等优点。

技术领域

本发明涉及数字图像处理技术领域，具体而言，涉及一种图像边缘检测方法及装置。

背景技术

图像边缘包含了丰富的图像信息，准确地提取图像边缘信息是进行图像分割或图像拼接的必要前提步骤。所谓图像边缘，是指图像灰度变化率显著的位置。图像边缘主要由图像内部的各种物体及各种外界因素造成的图像像素灰度在空间上的不连续、图像灰度在表面法向上的变化、图像颜色的变化三种因素形成。现有的图像边缘检测方法中，canny算子在图像处理领域得到了广泛的应用。而canny算子的实际检测效果来看，存在如下问题：转换过程抑制了低权值颜色特征的信息，即没有充分利用每种颜色携带的边缘信息；采用八邻域像素的方向值和梯度值来判断当前像素点是否是局部最大值，鉴于方向值极易受到局部图像形态的干扰，因而导致边缘信息的丢失；将原始图像转化为二值图像，丢失了图像固有的层次化边缘信息，使得后续的处理过程在使用输出的边缘信息时缺少了选择依据。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种图像边缘检测方法及装置，包括提取彩色图像的三个色度分量图像，对其进行滤波；对经过滤波后的三个色度分量图像分别求取均方根值，并进行归一化处理，分别得到对应于三个色度分量图像的第一梯度值图像；选取三个第一梯度值图像中每个像素的三个色度分量对应的梯度中的最大值，作为对应于原始图像的第二梯度值图像；根据第二梯度值图像构建梯度值分布直方图，确定对应于单门限阈值的非边缘像素最大梯度值；将梯度值低于非边缘像素最大梯度值的像素置为零，剩余的像素为图像边缘像素。该方法与现有技术相比，具有图像信息利用率高、检测过程简单、输出边缘信息丰富等优点。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种图像边缘检测方法，所述方法包括：

获得原始图像的三个色度分量图像，对所述三个色度分量图像进行高斯滤波及一阶差分滤波；

对进行过所述高斯滤波及一阶差分滤波后的所述三个色度分量图像分别求取均方根值，并进行归一化处理，分别得到对应于所述三个色度分量图像的第一梯度值图像；

提取每个所述第一梯度值图像中的各个像素关于所述三个色度分量的最大梯度值，作为对应于原始图像的第二梯度值图像；

根据所述第二梯度值图像构建梯度值分布直方图，确定对应于单门限阈值的非边缘像素最大梯度值；

将梯度值低于所述非边缘像素最大梯度值的像素置为零，剩余的像素即为图像边缘像素。

优选地，上述的图像边缘检测方法中，所述获得原始图像的三个色度分量图像，对所述三个色度分量的图像进行高斯滤波及一阶差分滤波，包括：

获得所述原始图像的红、绿、蓝三个色度分量的图像，对所述三个色度分量图像进行高斯滤波；

对进行过所述高斯滤波后的所述三个色度分量图像分别进行水平方向及竖直方向的一阶差分滤波。

选红、绿、蓝三个色度分量进行滤波，红、绿、蓝为彩色图像三基色，具有代表性。分别获取原始图像关于红、绿、蓝三个色度分量图像，并分别对上述三个色度分量图像先进行高斯滤波，再对高斯滤波后的图像进行水平方向及竖直方向的一阶差分滤波。