[发明专利]图像描述子选择方法在审
| 申请号： | 201810273323.6 | 申请日： | 2018-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN110322459A | 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;G06T7/168 |
| 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： | 本发明公开了图像描述子选择方法，涉及边缘检测，包括梯度算子、拉普拉斯算子、Marr边缘描述子、Hildreth边缘描述子，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；比值L、K小于20，采用梯度算子和Laplacian算子进行直方图均衡化后，求一阶或二阶导数检测边缘点。本发明能够针对不同的噪声场景，推荐最佳的边缘描述子；能够有效提高边缘提取的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 描述子 封闭区域 周长 梯度算子 图像描述 算子 灰度 直方图均衡化 图像 直方图检测 边缘检测 边缘提取 二阶导数 检测边缘 平滑滤波 直方图 检测 求导 一阶 排序 噪声 场景 统计 | ||
【主权项】：
1.图像描述子选择方法，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；比值L、K小于20，采用梯度算子和Laplacian算子进行直方图均衡化后，求一阶或二阶导数检测边缘点。
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