[发明专利]一种基于图像插值运算的拉普拉斯算子边缘检测方法

说明书

本发明提供一种基于图像插值运算的拉普拉斯算子边缘检测方法，包括以下步骤，步骤1：输入原始图像H，对原始图像每行中相邻的两个像素值之间插入其平均值，再在行插值后的图像上对每列中相邻的两个像素值之间插入其平均值，得到插值后的扩展图像H＇；步骤2：对3*3拉普拉斯模板L进行扩展，得到5*5拉普拉斯模板L＇；步骤3：用5*5拉普拉斯模板L＇与扩展图像H＇进行卷积，得到结果图像H＂。本发明实现的有益效果是通过对原始图像进行插值减少噪声对边缘检测的影响，通过扩展拉普拉斯模板提高边缘检测效果。

技术领域

本发明涉及一种图像边缘检测方法，尤其是一种基于图像插值运算的拉普拉斯算子边缘检测方法。

背景技术

数字图像包含着丰富的视觉信息，尤其是图像中的边缘信息，如图像中河流的边缘信息、医学CT图像中人体骨骼的边缘信息、道路交通图像中各种斑马线的边缘信息等。边缘信息的提取被广泛的应用于现代生活中，如医疗辅助诊断、人脸识别、目标跟踪、遥感监测等不同领域，这些边缘信息对于图像中目标的识别与检测有着十分重要的意义。数字图像元素g(x,y)在x 轴和y轴方向上的二阶偏导数定义为：拉普拉斯边缘检测算子是是一种基于二阶导数在边缘出现过零交叉点的边缘检测算子，对孤立点及线端的检测效果较好。

3*3拉普拉斯模板L是常见的拉普拉斯边缘检测算子模板，该模板的特征是中心位置的元素g(i,j)的系数为负，边缘方向的元素的系数为正，且所有元素的系数之和为零，即

该模板具有旋转不变性和位移不变性的优点，但是也存在一定的缺陷，如在边缘检测过程中可能会丢失边缘方向信息，也可能会加重噪声对边缘检测结果的不利影响等。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种能够减少噪声对边缘检测效果的影响，同时提高边缘检测的效果的拉普拉斯算子边缘检测方法。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的，一种基于图像插值运算的拉普拉斯算子边缘检测方法，包括以下步骤：

步骤1：输入原始图像H，对原始图像每行中相邻的两个像素值之间插入其平均值，再在行插值后的图像上对每列中相邻的两个像素值之间插入其平均值，得到插值后的扩展图像H＇，

步骤2：对3*3拉普拉斯模板进行扩展，得到5*5拉普拉斯模板L＇，所述5*5拉普拉斯模板的中心元素的值为其24邻域元素总和的相反数，所述5*5拉普拉斯模板L＇上的值关于中心元素g(i,j)中心对称，且距离中心元素较近的元素的值比距离较远的元素的值较大，与中心元素距离相同的元素的值相同,L＇满足公式：

步骤3：用5*5拉普拉斯模板L＇与扩展图像H＇进行卷积，得到结果图像H＂，

进一步的，步骤2中所述拉普拉斯模板L＇为：

本发明实现的有益效果是通过对原始图像进行行与列两个方向的插值运算减少噪声对边缘检测的影响，通过扩展3*3拉普拉斯模板至5*5拉普拉斯模板，再对各个方向的元素赋予不同占比的系数来提高边缘检测效果。

附图说明

下面结合附图对本发明的具体实施方式做进一步详细说明，其中：

图1为本发明的实施流程图；

图2为本发明的原始图像H；

图3为本发明的扩展图像H＇；