[发明专利]图像边缘检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质

说明书

本申请涉及一种图像边缘检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质，其中，图像边缘检测方法包括获取检测图像，并将所述检测图像转换为灰度图像；对所述灰度图像进行显著性检测，得到所述灰度图像对应的显著性图像；对所述显著性图像进行二值化处理，得到二值化图像；对所述二值化图像进行边界跟踪，得到所述二值化图像中的多个边界点。本方法在对图像进行边界跟踪之前，对图像进行有效地预处理，即对检测图像进行显著性检测来突出检测图像中的目标信息，从而可以提高图像边缘检测的鲁棒性。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，特别是涉及一种图像边缘检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质。

背景技术

在日益发展的视频监控领域，车牌识别，道路检测等需求逐渐增多。图像边缘检测技术作为图像处理中一项关键技术，是图像分割，目标识别，尺寸测量等操作的前提，是完成车牌识别，道路检测等需求的重要基础。

目前有两种常用的图像边缘检测方法。(1)将一阶边缘检测算子和二阶边缘检测算子进行逻辑计算用于检测图像边缘。该方法虽然采用了一阶算子和二阶算子相结合的方式，但是由于算子本身的限制，对外界环境的适应性较差。(2)首先提取边界点构成边界点集合进行保存，然后根据预设条件遍历集合中的所有边界点确定图像边界。该方法如果提取的边界点不够精确，也会给后面在进行边界跟踪获取边缘时带来影响。

目前针对相关技术中图像边缘检测方法鲁棒性较差的问题，尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本申请提供一种图像边缘检测方法、装置、计算机设备和可读存储介质，以至少解决相关技术中图像边缘检测鲁棒性差的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像边缘检测方法，所述方法包括：

获取检测图像，并将所述检测图像转换为灰度图像；

对所述灰度图像进行显著性检测，得到所述灰度图像对应的显著性图像；

对所述显著性图像进行二值化处理，得到二值化图像；

对所述二值化图像进行边界跟踪，得到所述二值化图像中的多个边界点。

在其中一些实施例中，在所述对所述灰度图像进行显著性检测之前，所述方法还包括：

通过双边滤波算法对所述灰度图像进行滤波处理。

在其中一些实施例中，所述对所述灰度图像进行显著性检测，得到所述灰度图像对应的显著性图像包括：

对所述灰度图像进行直方图计算，得到所述灰度图像中不同灰度值对应的像素点个数；

根据显著性计算公式、所述灰度图像中不同灰度值对应的像素点个数以及各像素点的灰度值，计算各像素点的显著性值；

根据各像素点的所述显著性值，生成所述灰度图像对应的显著性图像。

在其中一些实施例中，所述对所述显著性图像进行二值化处理包括：

通过最大类间方差算法确定第一预设阈值；

根据所述第一预设阈值对所述显著性图像中的像素灰度值进行二值化处理。

在其中一些实施例中，所述对所述二值化图像进行边界跟踪，得到所述二值化图像中的多个边界点包括：

对所述二值化图像进行水平投影，确定目标行；

对所述目标行进行扫描，确定初始边界点；

获取搜索起始位置以及搜索方向，并根据所述搜索起始位置和所述搜索方向，对所述初始边界点的邻域进行扫描，得到所述二值化图像的多个边界点。

在其中一些实施例中，所述对所述二值化图像进行水平投影，确定目标行包括：