[发明专利]基于灰度与封闭区域的图像描述子选择系统在审
| 申请号： | 201810273325.5 | 申请日： | 2018-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN110322460A | 公开（公告）日： | 2019-10-11 |
| 发明（设计）人： | 袁士林 | 申请（专利权）人： | 袁士林 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13;G06T7/155 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610000 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 描述子 封闭区域 灰度 算子 周长 平滑滤波 梯度算子 图像描述 选择系统 求导 图像 直方图检测 边缘检测 二阶导数 高斯函数 检测边缘 直方图 检测 平滑 一阶 排序 噪声 场景 统计 | ||
【权利要求书】：
1.基于灰度与封闭区域的图像描述子选择系统，包括梯度算子、拉普拉斯算子、Marr边缘描述子、Hildreth边缘描述子，其特征在于，还包括以下步骤：
对图像进行直方图检测以及LOG算子检测，检测封闭区域的周长；
统计并排序封闭区域周长、直方图的灰度值，周长、灰度值处于平均水平以下与处于平均水平以下封闭区域数量的比值L、K；
比值L、K大于20，采用Marr边缘描述子和Hildreth边缘描述子对图像先平滑滤波后求导获得边缘，所述Hildreth边缘描述子用高斯函数进行平滑，并采用Laplacian算子求导；
比值L、K小于20，采用梯度算子和Laplacian算子进行平滑滤波后，求一阶或二阶导数检测边缘点。
2.根据权利要求1所述的基于灰度与封闭区域的图像描述子选择系统，其特征在于，所述Marr边缘描述子用高斯函数进行平滑，并采用Laplacian算子求导。
3.根据权利要求1所述的基于灰度与封闭区域的图像描述子选择系统，其特征在于，比值L小于20，采用梯度算子和Laplacian算子进行平滑滤波后，求一阶或二阶导数检测边缘点。
4.根据权利要求1所述的基于灰度与封闭区域的图像描述子选择系统，其特征在于，比值K小于20，采用梯度算子和Laplacian算子进行平滑滤波后，求一阶或二阶导数检测边缘点。
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