[发明专利]全息再现的图像线特征提取方法

说明书

本发明提出的全息再现的图像线特征提取方法，涉及全息图像处理技术领域，1、针对预处理后二值图像，用Canny算子做边缘检测；2、分别建立尺度大小为16×16、8×8和4×4的Beamlet字典；3、将1的结果图像尺寸调整为256×256，将图像通过二进的方式划分成16×16大小的子正方形，并利用步骤2所建立的16×16的字典，计算该尺度上每一个子正方形的Beamlet系数；4、找到每一个子正方形上的最大值，然后设定一个阈值T，当最大值大于T时，则划线显示这条Beamlet；5、分别使用8×8和4×4的字典依次重复3和4。本发明既可以通过Canny算子检测到图像中汉字的轮廓边缘，又可以利用Beamlet检测到具有良好方向性的细小边缘，同时去除Canny算子边缘检测时可能检测到的伪边缘，获得尽可能准确的汉字轮廓。

技术领域

本发明涉及全息图像处理技术领域，尤其是全息再现的图像线特征提取方法。

背景技术

图像线特征是视觉感知的重要线索，也是模式识别中的重要特征，对应着图像特性有变化的地方。因此，提取图像中的线特征是图像处理和计算机视觉的一个重要步骤，它为图像识别提供了直接依据。通常，图像中线特征提取的方式有三种：第一种是通过线模板匹配来检测特定方向上的直线；第二种是利用边缘检测算子直接对图像进行边缘检测得到线特征；第三种是利用变换的方法，如Hough变换提取图像中的线特征。

发明内容

本发明提供的全息再现的图像线特征提取方法，便于计算合适的汉字特征供汉字识别。。

本发明具体采用如下技术方案实现：

一种全息再现的图像线特征提取方法，具体包括以下步骤：

步骤1、针对预处理后二值图像，如图2所示，用Canny算子做边缘检测，其中取值为1.5；

步骤2、分别建立尺度大小为16×16、8×8和4×4的Beamlet字典，δ为一个像素大小，在正方形的任意两边上各选取一个点，并连接，即得到一条Beamlet，记录每一个Beam上的位置信息、l_n以及L；

步骤3、将步骤1的结果图像尺寸调整为256×256，将图像通过二进的方式划分成16×16大小的子正方形，并利用步骤2所建立的16×16的字典，计算该尺度上每一个子正方形的Beamlet系数；

步骤4、计算相应的并找到每一个子正方形上的最大值，然后设定一个阈值T，当最大值大于T时，则划线显示这条Beamlet；

步骤5、分别使用8×8和4×4的字典依次重复步骤3和步骤4。

本发明提供的全息再现的图像线特征提取方法，其有益效果在于：是先用Canny算子对二值图像进行边缘检测，再用基于单尺度的Beamlet线检测算法来提取局部的线特征。这样做的好处是，将Canny算子与Beamlet变换相结合，既可以通过Canny算子检测到图像中汉字的轮廓边缘，又可以利用Beamlet检测到具有良好方向性的细小边缘，同时去除Canny算子边缘检测时可能检测到的伪边缘，最终获得尽可能准确的汉字轮廓，便于计算合适的汉字特征供汉字识别。

附图说明

图1是本发明图像线特征提取方法的流程图；

图2是预处理后二值图像示意图；

图3是不同尺度的Beamlet示意图；

图4是多尺度的Beamlet对任意一条线段的逼近示意图；

图5是Canny算子边缘检测结果示意图；

图6是尺寸为16×16的Beamlet检测结果示意图；

图7是尺寸为8×8Beamlet检测结果示意图；