[发明专利]一种图像边界提取方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种图像边界提取方法和系统。

背景技术

图片中灰度值变化比较剧烈的地方，就定义为边界。边界提取，指数字图像处理中，对于图片轮廓的一个处理。一般认为边界提取是要保留图像的灰度变化剧烈的区域，这从数学上看，最直观的方法就是微分(对于数字图像来说就是差分)，在信号处理的角度来看，也可以说是用高通滤波器，即保留高频信号。

卡尼边界滤波器是富有盛名的图像边界提取算法，其主要包括如下几个步骤：去噪声、获取梯度图像、计算梯度方向和强度、获取强与弱边界像素点，以及，边界连接。

边界连接的标准做法是初始化一个栈，首先所有强边界像素点压入栈，然后出栈第一个元素，判断其8个邻居是否存在弱边界像素点，如果存在，则将其置为强边界像素点并压入栈。入过栈的元素不能再压入栈。重复这个过程直到栈为空。这个过程本质非常复杂，对于每一个出栈的元素，需要计算其坐标，然后获得图像指针的偏移量，再取出其所有8个邻居逐个判断，并进行相应的操作，致使边界连接的速度较慢。

发明内容

本发明提供一种图像边界提取方法和系统，以解决现有的图像边界提取方案中，边界连接的速度慢的问题。

为了解决上述问题，本发明公开了一种图像边界提取方法，包括：

获取到图像的每一个像素点的梯度强度和梯度方向；

根据所述每一个像素点的梯度强度和梯度方向确定出所述图像的强边界像素点和弱边界像素点；

以行为单位，分别按照从上向下的顺序和从下向上的顺序，根据所述强边界像素点和弱边界像素点确定得到第二卡尼边界像素点；

依据所述强边界像素点和第二卡尼边界像素点，提取出所述图像的边界。

相应地，本发明还公开了一种图像边界提取系统，包括：

强度和方向获取模块，用于获取到图像的每一个像素点的梯度强度和梯度方向；

强弱边界像素点确定模块，用于根据所述每一个像素点的梯度强度和梯度方向确定出所述图像的强边界像素点和弱边界像素点；

边界提取模块，用于以行为单位，分别按照从上向下的顺序和从下向上的顺序，根据所述强边界像素点和弱边界像素点确定得到第二卡尼边界像素点，依据所述强边界像素点和第二卡尼边界像素点，提取出所述图像的边界。

与背景技术相比，本发明包括以下优点：

在获取到图像的每一个像素点的梯度强度和梯度方向之后，根据每一个像素点的梯度强度和梯度方向确定出图像的强边界像素点和弱边界像素点，再以行为单位，分别按照从上向下的顺序和从下向上的顺序，根据强边界像素点和弱边界像素点确定得到第二卡尼边界像素点，依据强边界像素点和第二卡尼边界像素点，提取出图像的边界，实现了边界连接的并行化，提高了卡尼边界连接的速度。

附图说明

图1是本发明实施例一中一种图像边界提取方法的步骤流程图；

图2是本发明实施例二中一种图像边界提取方法的步骤流程图；

图3是本发明实施例三中一种图像边界提取系统的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

下面通过列举几个具体的实施例详细介绍本发明提供的一种图像边界提取方法和系统。

实施例一

详细介绍本发明实施例提供的一种图像边界提取方法。

参照图1，示出了本发明实施例中一种图像边界提取方法的步骤流程图。

步骤100，对图像进行低通滤波以去除噪声的影响。

低通滤波一般选用高斯滤波器，它的表达式为其中，(x,y)为像素点的坐标，G(x,y)为经过高斯滤波后的值，σ为标准偏差，它是一个二维滤波器，但因为它是行列可分离的，所以可以通过行列分离的方式实现，即先进行一次水平高斯低通滤波，其结果再经过一次垂直高斯滤波，即得到高斯滤波图像。当σ为时，5抽头高斯滤波器可以表示为{1,13,36,13,1}/64。去除噪声后的图像可以表示为第一步的结果表示为I_l(x,y)。

步骤102，获取经过去除噪声之后的图像的每一个像素点的水平梯度图像和垂直梯度图像。