[发明专利]一种快速的像素尺度计算方法

摘要

本发明公开了一种图像中像素尺度快速的计算方法，对一副图像中每个像素的尺度实现过程为(1)对待处理图像应用Canny算子进行边缘检测，得到边缘矩阵；(2)对当前像素点，若为边缘点，则令其尺度为1，若不为边缘点，则以当前点为中心建立一个自适应正方形模版；(3)在模版内采用8点式找距离当前点最近的边缘点，两点的距离即为当前点的尺度；(4)对图像中所有的像素点执行(2)和(3)得到整幅图像的尺度。该方法以图像的边缘作为判断准则，与现有的技术相比计算速度更快，更容易实现，抗噪性更好。所得图像的尺度可用于医学图像的精确分割与目标提取。

主权项

一种图像中像素尺度计算方法，对于一副图像，尺度计算过程如下:(1)用Canny算子计算出整幅图的边缘B，将边缘点作为后期尺度计算判断的依据；(2)对于当前像素点c，判断其是否为边缘点，若c为边缘点，执行(2.1)，若c不为边缘点，执行(2.2)；(2.1)若c为边缘点，由于边缘点周围像素灰度变化大而且模糊，如果还要考虑该点周围的局部像素点对该点的影响或者依赖性，反而会干扰局部结构，所以令c点尺度为1，即r(c)＝1，c点尺度计算结束，执行(4)；(2.2)若c不为边缘点，说明c点尺度大于1，则以c为中心设计一个自适应正方形模版M，模版边长为2E+1,E＝min(L,R,U,D)‑1，其中L、R、U、D分别表示c点到图像左右上下边界的距离；(3)计算当前像素点c的尺度大小，即在模版M内找出距离c最近边缘点e，c到e的距离即为点c的尺度；具体过程为，若模版M里面全为零，执行(3.1)；否则，执行(3.2)；(3.1)模版M里面全为零，则说明模版内没有边缘点，已经达到当前像素点的最大尺度，即r(c)＝E，c点尺度计算结束，执行(4)；(3.2)模版M里面非全零，则说明模版内有边缘点，通过下面的步骤搜索到最近的边缘点并得到点c的尺度r(c)：(a)令p＝1；(b)按照8点式搜索方法在以c为中心边长为2×p+1的正方形边上寻找最近边缘点e；如果找不到边缘点，则执行(c)；如果找到最近边缘点e，则由8点式搜索方法给出c的尺度r(c)，然后执行(4)；(c)p加1，执行(b)；8点式搜索方法可以以p＝4时为例说明如下：(A)令t1,t2,t3,t4分别表示以c为中心边长为2×4+1的正方形的左边、右边、上边、下边四条边的中点，如果t＝t1+t2+t3+t4＞1，说明在t1,t2,t3,t4四个点中最少有一个边缘点，则此时r(c)＝4；如果t1,t2,t3,t4中没有边缘点，则执行(B)；(B)取t1的上、下两个点x1、y1，t2的上、下两个点x2、y2，t3的左、右两个点x3、y3，t4的左、右两个点x4、y4，共8个点，这8个点到c点的欧式距离相等，若t＝x1+...+x4+y1+..+y4＞1说明该8点中至少有一个边缘点，此时，其中ceil表示向上取整；若还没有找到边缘点，则执行(C)；(C)取x1的上点x1′、y1的下点y′1、x2的上点x2′、y2的下点y′2、x3的左点x3′、y3的右点y′3、x4的左点x4′、y4的右点y′4，共8个点，这8个点到c点的欧式距离同样相等，将这8个点的值求和，若和大于1，则说明该8点中至少有一个边缘点，此时，若还是没有找到边缘点，则执行(D)；(D)按(C)的方法类推，直到取的点是正方形的四个角点；当取到的点是正方形的四个角点时，若这些角点值的和大于1，则说明至少有一个角点是边缘点，此时，否则说明没有边缘点；(4)对图像中所有像素重复步骤(2)和(3)，得到图像的尺度矩阵R。