[发明专利]基于尺度空间的图像边缘检测方法

说明书

本发明公开了一种基于尺度空间的图像边缘检测方法，包括以下步骤：S1：对输入的图像，通过比较边缘线上所有点的平均边缘强度而挑选出来的尺度求取表达对象边缘的最佳尺度；S1‑1：求指导边缘及其发现方向分布图；S1‑2：求不同尺度下的边缘图与相关分布图；S1‑3：挑选属于目标对象的边缘点；S1‑4：确定最佳尺度；S2：挑选边缘点，在最佳尺度下求得边缘图，从这些边缘中挑选出目标对象边缘，具体步骤如下：S2‑1：求多个尺度下的边缘图与相关分布图；S2‑2：求边缘强度累计图；S2‑3：挑选边缘点，经过挑选被保留下来的边缘点绝大多数都是目标对象的边缘点。

技术领域

本发明具体涉及一种基于尺度空间的图像边缘检测方法。

背景技术

图像中的边缘点是梯度模在梯度方向上的极大值点，边缘点的梯度模值代表了该点的边缘属性的强度，称为该点的边缘强度。

图像的边缘检测经常会受到来自细微结构、噪声、弱边缘（边缘强度较弱）等的干扰。噪声边缘与弱边缘会将目标边缘淹没，内部细微结构则可能将目标边缘割裂成自身的边缘。为此，Sobel、Canny等算子在进行边缘检测之前一般需要对图像进行平滑预处理，但当干扰较为强烈，尤其是细微结构干扰时，小尺度的平滑处理无法起到有效的抑制作用，而大尺度的平滑会降低目标边缘的位置精度，甚至导致目标边缘的断裂。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种基于尺度空间的图像边缘检测方法。

基于尺度空间的图像边缘检测方法，包括以下步骤：

S1：对输入的图像，通过比较边缘线上所有点的平均边缘强度而挑选出来的尺度求取表达对象边缘的最佳尺度；

S1-1：求指导边缘及其发现方向分布图；

S1-2：求不同尺度下的边缘图与相关分布图；

S1-3：挑选属于目标对象的边缘点；

S1-4：确定最佳尺度；

S2：挑选边缘点，在最佳尺度下求得边缘图，从这些边缘中挑选出目标对象边缘，具体步骤如下：

S2-1：求多个尺度下的边缘图与相关分布图；

S2-2：求边缘强度累计图；

S2-3：挑选边缘点，经过挑选被保留下来的边缘点绝大多数都是目标对象的边缘点。

进一步的，指导边缘及其发现方向分布图的求取方法如下：

1）建立原始灰度图像的高斯金字塔与边缘图金字塔，由经过Canny边缘检测求得，i为金字塔图层索引；

2）金字塔中出现目标对象边缘清晰而细微结构边缘全部消失的边缘图，将其作为指导边缘，对应的尺度因子即为；

3）求取所有边缘点在中对应点的梯度方向，绘制成指导边缘法线方向分布图。

进一步的，不同尺度下的边缘图与相关分布图的求取方法如下：

1）最佳尺度因子的范围为，故从开始，令，得到尺度因子序列；

2）求取原始灰度图在各个尺度下的表示，并进行坐标规范化，规范化的方法是双线性插值方法对灰度图进行倍的下采样，使其尺寸缩小为的，为对应的尺度因子，这样便得到规范化的灰度图序列；

3）求取各个尺度下的边缘图、边缘法线方向分布图、边缘强度分布图。

进一步的，挑选属于目标对象的边缘点的具体方法如下：

遍历中的所有边缘点，当以下两个条件都成立时，可认为上的边缘点属于目标对象边缘；

1）在中点的8邻域内也存在边缘点，即为；