[发明专利]边缘检测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质有效
申请号: | 202211552867.9 | 申请日: | 2022-12-06 |
公开(公告)号: | CN115546241B | 公开(公告)日: | 2023-04-28 |
发明(设计)人: | 请求不公布姓名 | 申请(专利权)人: | 成都数之联科技股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/13 | 分类号: | G06T7/13;G06T7/136 |
代理公司: | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 杜杨 |
地址: | 610000 四川省*** | 国省代码: | 四川;51 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | |||
搜索关键词: | 边缘 检测 方法 装置 电子设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
1.一种边缘检测方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待处理图像的灰度图像,并统计出每个灰度值在所述灰度图像中的第一分布概率;
对各所述灰度值的第一分布概率进行对数变换,得到各所述灰度值的第二分布概率;
根据所有所述灰度值的第二分布概率,对所述灰度图像进行二值化处理,得到二值图像;
根据所述二值图像,确定出所述待处理图像的边缘轮廓;
所述对各所述灰度值的第一分布概率进行对数变换,得到各所述灰度值的第二分布概率的步骤,包括:
采用对数变换公式,以各所述灰度值的第一分布概率作为自变量进行计算,得到各所述灰度值的第二分布概率;
所述对数变换公式包括:
其中,表示灰度值的第一分布概率,和为常数;
所述根据所有所述灰度值的第二分布概率,对所述灰度图像进行二值化处理,得到二值图像的步骤,包括:
对所有灰度值的第二分布概率进行去重,并对去重后的所有第二概率进行排序,得到概率表;
以从小到大的顺序,按照比例阈值从所述概率表中抽取概率集合;
针对所述灰度图像,将所述概率集合中各第二分布概率所对应的灰度值保留,剩余灰度值均变为零,得到二值图像;
所述方法还包括:
采用变换灰度公式,对各所述灰度值的第一分布概率进行预处理;
所述变换灰度公式包括:
,其中,表示灰度值的第一分布概率;
所述采用对数变换公式,以各所述灰度值的第一分布概率作为自变量进行计算的步骤,包括:
基于对数变化公式,以预处理后的各所述灰度值的第一分布概率作为自变量进行计算。
2.根据权利要求1所述的边缘检测方法,其特征在于,所述根据所述二值图像,确定出所述待处理图像的边缘轮廓的步骤,包括:
在所述二值图像中,将由非零值的灰度值所构成的区域作为边缘轮廓。
3.根据权利要求1所述的边缘检测方法,其特征在于,所述统计出每个灰度值在所述灰度图像中的第一分布概率的步骤,包括:
在所述灰度图像中统计出各灰度值的出现次数;
针对每个所述灰度值,将所述灰度值的次数除以所述灰度图像的分辨率,得到所述灰度值的第一分布概率。
4.一种边缘检测装置,其特征在于,所述边缘检测装置包括概率统计模块、概率变换模块和轮廓检测模块;
所述概率统计模块,用于获取待处理图像的灰度图像,并统计出每个灰度值在所述灰度图像中的第一分布概率;
所述概率变换模块,用于对各所述灰度值的第一分布概率进行对数变换,得到各所述灰度值的第二分布概率;
所述轮廓检测模块,用于根据所有所述灰度值的第二分布概率,对所述灰度图像进行二值化处理,得到二值图像,根据所述二值图像,确定出所述待处理图像的边缘轮廓;
所述概率变换模块,还用于:
采用对数变换公式,以各所述灰度值的第一分布概率作为自变量进行计算,得到各所述灰度值的第二分布概率;
所述对数变换公式包括:
其中,表示灰度值的第一分布概率,和为常数;
所述轮廓检测模块,还用于:
对所有灰度值的第二分布概率进行去重,并对去重后的所有第二概率进行排序,得到概率表;
以从小到大的顺序,按照比例阈值从所述概率表中抽取概率集合;
针对所述灰度图像,将所述概率集合中各第二分布概率所对应的灰度值保留,剩余灰度值均变为零,得到二值图像;
所述概率变换模块,还用于:
采用变换灰度公式,对各所述灰度值的第一分布概率进行预处理;
所述变换灰度公式包括:
,其中,表示灰度值的第一分布概率;
基于对数变化公式,以预处理后的各所述灰度值的第一分布概率作为自变量进行计算。
5.一种电子设备,其特征在于,包括处理器和存储器,所述存储器存储有能够被所述处理器执行的计算机程序,所述处理器可执行所述计算机程序以实现如权利要求1至3中任一项所述的边缘检测方法。
6.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至3中任一项所述的边缘检测方法。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于成都数之联科技股份有限公司,未经成都数之联科技股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202211552867.9/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。