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數字圖像的邊緣檢測

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數字圖像的邊緣檢測

  • 分類:技術文章
  • 作者:
  • 來源:
  • 發布時間:2021-12-07
  • 訪問量:637

【概要描述】

數字圖像的邊緣檢測

【概要描述】

  • 分類:技術文章
  • 作者:
  • 來源:
  • 發布時間:2021-12-07
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數字圖像的邊緣檢測是圖像分割、目標識別、區域形狀提取等圖像處理領域的重要基礎。在進行圖像理解和分析時,第一步往往是邊緣檢測。目前邊緣檢測已經成為機器視覺領域最活躍的課題之一,其研究具有非常重要的理論意義和實際應用價值。傳統的邊緣檢測方法的檢測精度最高只能達到一個像素級,但是,隨著科學技術的飛速發展,工業檢測等應用對精確度的要求不斷提高,傳統的像素級邊緣檢測方法已經不能滿足實際測量的需要,本文重點介紹的亞像素邊緣檢測能將檢測精度提高到亞像素級別。

 

 

2.亞像素定位原理

 

亞像素是將像素這個基本單位再進行細分,它是比像素還小的單位,從而提高了圖像分辨率。通常情況下,亞像素邊緣點存在于圖像中逐漸發生過度變化的區域,我們可以利用多項式擬合等多種方法獲得邊緣點的亞像素位置。亞像素定位可以理解為在攝像系統硬件條件不變的情況下,用軟件算法來提高邊緣檢測精度的方法,或者說是一種可以使分辨率小于一個像素的圖像處理技術。

 

亞像素定位技術的應用具有一定的前提條件:1、被檢測目標不是由孤立的、單個的像素點組成,而是由多個像素點組成,且這些像素點應具有一定的分布特性,如灰度分布、幾何形狀分布特性等;2、一般情況下,不同的目標都具有各自的特征,主要包括基于目標的灰度分布特征、幾何形狀特征、幾何與灰度耦合特征等,能夠分析并利用已知的目標特征,通過對被檢測目標圖像的分析、識別,最后確定出目標的準確位置。在此分析定位的過程中,采用浮點運算對目標圖像進行定位,得到的目標定位精度高于整像素級的定位精度。這種利用目標特性從圖像中分析,計算出最符合此特征的目標位置的方法稱為圖像目標亞像素定位技術。

 

3亞像素定位國內外發展現狀

目前研究的亞像素級的邊緣檢測算法,可以歸納為3種類型:矩方法、插值法和擬合法。

 

 

 

3.1 矩方法

Tabatabai等首先提出一種利用前三階灰度矩對邊緣進行亞像素邊緣定位的算法 ,隨后基于空間矩、Zernike正交矩的方法也相繼被提出。Zernike矩的方法由于只需要計算3個模板,計算量比空間矩的方法要小得多。但是 ,這些方法都是針對理想邊緣模型提出的。Shan等對矩方法進行了改進,使用了模糊邊緣模型,更能真實反映邊緣信息。矩方法的優點是計算簡便,并且可以得到解析解。但是矩方法對圖像噪聲敏感,如果考慮模糊后的邊緣模型,就會增加模型參數,使得解析解的確定變得十分困難。

 

3.2 插值法

插值法的核心是對像素點的灰度值或灰度值的導數進行插值,增加信息,以實現亞像素邊緣檢測。其中,研究比較多的方法有二次插值、B樣條插值和切比雪夫多項式插值等。插值類的運算時間短,二次插值算法簡單,可以通過硬件實現,適合在線檢測。當光學系統的線擴散函數對稱時,插值邊緣檢測的精度較高。插值法的特點同基于矩的方法類似,計算過程簡單,但是容易受噪聲的影響。

 

3.3擬合法

擬合方法是通過對假設邊緣模型灰度值進行擬合來獲得亞像素的邊緣定位。Nalwa等給出一種邊緣模型為雙曲正切函數的最小二乘擬合算法;Ye等提出的算法所用的邊緣模型是理想邊緣模型與高斯函數卷積得到的高斯型邊緣函數。這兩種算法都能提供較高的亞像素邊緣定位精度。由于擬合不需要數值微分,而且按各灰度值到擬合曲線的距離最小進行擬合,不但合理地利用了有誤差的灰度值,又可以減小灰度值誤差的影響,因此擬合方法對噪聲不敏感。但因模型復雜,其求解速度慢。

 

3.4 相關改進算法

3.4.1基于改進形態學梯度和Zernike矩的亞像素邊緣檢測方法

該算法先利用改進的數學形態學梯度算子進行邊緣點的粗定位,在像素級上確定邊緣點的坐標和梯度方向;然后再根據構造的邊緣點向量和參考閾值,用Zernike矩算法對邊緣點進行亞像素的重新定位,實現圖像的亞像素邊緣檢測。這種復合的圖像邊緣亞像素檢測算法,能夠很好地融合數學形態學梯度算子及Zernike矩算法的優點,具備良好的抗噪性能與亞像素精確定位能力,其計算量相對較少,能快速實現CCD圖像測量系統的亞像素邊緣檢測。此外,由于一般測量圖像簡單且對比度高,若采用適當的模板窗口,該算法可具有良好的處理效率,能夠滿足一般圖像測量系統的實時性、亞像素精確測量要求,具備良好的應用前景。

 

3.4.2基于改進的形態學梯度的樣條插值亞像素邊緣檢測方法

此改進方法是將改進的形態學梯度濾波算子與三次樣條插值法結合起來進行邊緣檢測,首先利用改進的數學形態學梯度濾波算子進行邊緣點的粗定位,得到圖像的像素級邊緣;然后再利用三次樣條插值法對提取出的邊緣圖像進行插值運算,即亞像素精定位。最后將插值后的邊緣進行細化,可得到亞像素級邊緣圖像。

 

3.4.3基于貝塞爾邊緣模型的亞像素邊緣檢測算法

該算法首先在原有的貝塞爾點擴散函數中引入修正參數 t,并與理想邊緣模型卷積,獲得可修正的貝塞爾邊緣灰度模型;然后,利用圖像邊緣的信息對該模型進行最小二乘擬合,在擬合過程中,通過修正參數 t 對邊緣模型進行修正,最終獲得精確的邊緣模型 ,同時考慮數字采樣等因素對灰度分布的影響,得到圖像邊緣的亞像素位置。

 

關于亞像素邊緣檢測的改進算法還有很多,如胡樹杰提出的圖像亞像素檢測新方法,提出了一種改進的基于正交傅里葉變換的新方法,提高了部分數字圖像的亞像素邊緣檢測的準確性。陸凱等提出的一種快速的亞像素圖像配準算法,速度較類似算法速度有較大的提高,等等。

 

4 總結

通常情況下,提高檢測系統精度最直接的方法是提高攝像機的硬件分辨率,但價格相當昂貴。如果將512×512的攝像機分辨率提升到1024×1024,會相差幾倍,甚至十幾倍的價格,同時,系統的圖像存儲容量和圖像傳輸速度都要隨之提升,否則會造成硬件方面的不匹配。因此,通過提高硬件分辨率來提高測量系統精度的方法是不經濟的,同時在各種視覺系統應用中還受到一定的限制。因此,研究利用軟件處理的方法來提高測量系統的檢測精度,即亞像素邊緣檢測方法,具有十分重大的意義。

 

采用多種算法相結合是提高檢測精度的一個思路,如形態學和Zernike矩, 改進的形態學梯度和樣條插值等。

 

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