CN102005051B - 一种边缘检测方法以及相关装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种边缘检测方法以及相关装置，用于在图像处理中有效的排除噪声的影响。本发明实施例方法包括：获取输入图像的亮度矩阵，所述亮度矩阵由所述当前像素点的亮度值以及邻域像素点的亮度值组成，所述亮度矩阵为N×M的矩阵，所述M和N大于2；对所述亮度矩阵分别进行K个方向的边缘滤波，得到所述当前像素点在K个方向上对应的K个方向系数，所述K大于或等于2；比较所述K个方向系数的大小，将值最大的方向系数作为边缘方向系数；若边缘方向系数大于或等于第一阈值，则确定当前像素点为备选边缘点。本发明还提供了实现该方法的相关装置。

Description

一种边缘检测方法以及相关装置

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种边缘检测方法以及相关装置。

背景技术

边缘是图像中最基本的视觉特征，是图像处理中最重要的内容之一。所谓边缘是指其周围像素亮度(或灰度)有阶跃变化的那些像素点的集合。

边缘反映的是亮度(或灰度)的不连续性，经典的边缘提取方法是考察图像的每个像素在某个邻域内的亮度(或灰度)变化，利用边缘附近的一阶或二阶方向导数的变化规律，判断当前像素点是否为边缘点。如Laplace算子边缘检测法，该方法是基于二阶导数零交叉特性来定位边缘的，这种方法对边缘定位的精度较高，但具有两个明显的缺点：

一、容易受到噪声影响，导致边缘检测的质量下降。因为在图像信号中，边缘与噪声都属于图像信号的高频成分，如果无法很好的在边缘检测中区别噪声信号，就会影响边缘检测的质量；

二、Laplace算子只能获得边缘位置信息，不能得到边缘的方向信息，不便于对图像信号进行进一步的处理。在现代图像处理领域里，边缘检测往往实现图像处理的一个中间步骤，而不是最终目的，如果边缘检测只能获取到边缘的位置信息的话，这样的边缘检测结果并不能为后续的图像处理步骤提供所有信息。如：图像锐化，为了提高图像锐化效果，在进行图像锐化的过程中往往需要进行边缘检测，而且为了对图像的细节进行更好的处理，还需要获得像素点边缘的方向信息，Laplace算子边缘检测法并不能满足这样的要求。

发明内容

本发明实施例提供了一种边缘检测方法以及相关装置，用于在图像处理中有效的排除噪声的影响。

本发明提供的边缘检测方法，包括：获取输入图像的亮度矩阵，所述亮度矩阵由所述当前像素点的亮度值以及邻域像素点的亮度值组成，所述亮度矩阵为N×M的矩阵，所述M和N大于2；对所述亮度矩阵分别进行K个方向的边缘滤波，得到所述当前像素点在K个方向上对应的K个方向系数，所述K大于或等于2；比较所述K个方向系数的大小，将值最大的方向系数作为边缘方向系数；若边缘方向系数大于或等于第一阈值，则确定当前像素点为备选边缘点。

本发明提供的边缘检测装置，包括：第一获取单元，用于获取输入图像的亮度矩阵，所述亮度矩阵由所述当前像素点的亮度值以及邻域像素点的亮度值组成，所述亮度矩阵为N×M的矩阵，所述M和N大于2；边缘滤波单元，用于对所述亮度矩阵分别进行K个方向的边缘滤波，得到所述当前像素点在K个方向上对应的K个方向系数；比较单元，用于比较所述K个方向系数的大小，将值最大的方向系数作为边缘方向系数；第一确定单元，若边缘方向系数大于或等于第一阈值，则确定当前像素点为备选边缘点。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：本发明通过预设第一阈值的方法较好的区别了噪声和边缘信号，且通过对K个方向的边缘滤波，比较得到的K个方向系数，得到了当前像素的边缘的方向信息，使得边缘检测过滤了噪声的同时，也为进一步的图像处理提供了边缘的方向数据。

附图说明

图1是本发明实施例边缘检测方法的一个流程示意图；

图2是本发明实施例边缘检测方法的另一个流程示意图；

图3是本发明实施例边缘检测方法中方向矩阵的示意图；

图4是本发明实施例边缘检测装置的逻辑结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种边缘检测方法以及相关装置，用于在图像处理中有效的排除噪声的影响。

请参阅图1，本发明实施例中边缘检测方法的一个实施例包括：

101、获取图像亮度矩阵；

图像锐化装置获取该输入图像的亮度矩阵。

该亮度矩阵由当前像素点的亮度值及其邻域像素点的亮度值组成，该亮度矩阵为M和N皆大于2的N×M矩阵，当前像素点位于该矩阵的中心位置。

102、边缘滤波；

图像锐化装置对亮度矩阵分别进行K个方向的边缘滤波，得到当前像素点在K个方向上对应的K个方向系数。

K的值大于或等于2，一般情况下，可以选择K为2，即对亮度矩阵进行水平方向和垂直方向的边缘滤波。对于一些比较复杂的图像，也可以采用4个方向的边缘滤波，这4个方向分别为水平、垂直、45度和135度，也可以采用8个方向的边缘滤波。

可以理解的是，K个方向不限于上述的几种方向，K值的选取可以根据对边缘方向精度的要求以及处理设备的性能来决定，此处不作具体限定。

103、确定边缘方向系数；

图像锐化装置比较该K个方向系数的大小，将值最大的方向系数作为边缘方向系数。

方向系数的值越大，表示当前像素点在该方向系数对应方向的垂线方向上亮度的陡度越大，也就是越具有边缘特征。

104、确定备选边缘点。

图像锐化装置比较边缘方向系数与第一阈值的大小，若边缘方向系数大于或等于第一阈值，则确定当前像素点为备选边缘点。此时，边缘方向系数所对应的方向也就是当前像素点的边缘方向。

第一阈值体现了边缘像素点与噪声像素点和普通像素点在方向系数上的区别，可以用于判别当前像素点是否为边缘点。当边缘方向系数大于或等于第一阈值时，就可以初步确定当前像素点为边缘点。

由于通过第一阈值来判别边缘点的方法无法完全可靠地排除噪声，因此，在后续的实施例中会描述进一步排除噪声的步骤。

本发明通过预设第一阈值的方法较好的区别了噪声和边缘信号，且通过对K个方向的边缘滤波，比较得到的K个方向系数，得到了当前像素的边缘的方向信息，使得边缘检测过滤了噪声的同时，也为进一步的图像处理提供了边缘的方向数据。

如果具体图像处理的方案对边缘检测滤噪的效果有更高的要求，本发明实施例还提供了进一步排除噪声的方法，具体请参阅图2，本发明实施例中边缘检测方法的另一个实施例包括：

201、获取图像亮度矩阵；

本实施例中的步骤201的内容与前述图1所示的实施例中步骤101的内容相同，此处不再赘述。

202、设定方向矩阵；

图像锐化装置设定K个方向的方向矩阵，方向矩阵中M和N的值与亮度矩阵中M和N的值的相等，方向矩阵刻画了当前像素点在该矩阵方向上的梯度。

以5×3矩阵在4个方向上的方向矩阵为例，请参阅图3，E2、E0、E1、E3依次分别为垂直、水平、45度、135度4个方向上的方向矩阵。

203、计算方向系数；

图像锐化装置根据K个方向矩阵与亮度矩阵确定当前像素点在K个方向上对应的K个方向系数。

方向系数具体的计算方法可以为：将方向矩阵中的点与亮度矩阵中对应位置的点相乘，并将相乘后得到的N×M个点的值相加后取绝对值，得到该方向上当前像素点的方向系数。

上述方向系数的计算方法仅为一种举例，可以理解的是，方向系数在实际应用中还可以有另外的计算方法，此处具体不作限定。

204、确定边缘方向系数；

本实施例中的步骤204的内容与前述图1所示的实施例中步骤103的内容相同，此处不再赘述。

205、判断是否为备选边缘点；

图像锐化装置比较边缘方向系数与第一阈值的大小，若边缘方向系数大于或等于第一阈值，则确定当前像素点为备选边缘点，并触发步骤206，此时，边缘方向系数所对应的方向也就是当前像素点的边缘方向。若边缘方向系数小于第一阈值，则确定当前像素点不是边缘点，本次循环结束。

第一阈值为预设的参数值，若方向系数的计算方法不一样，该第一阈值也不一样。第一阈值体现了边缘像素点与噪声像素点和普通像素点在方向系数上的区别，可以用于判别当前像素点是否为边缘点。当边缘方向系数大于或等于第一阈值时，就可以初步确定当前像素点为边缘点。

206、判断图像复杂度；

在确定当前像素点为备选边缘点之后，可以根据对滤噪精度的要求，决定是否继续辨别当前像素点，因为使用上述的方法确定当前像素点具有边缘特征之后，由于预设参数无法完全精确地区分边缘和噪声信号，因此当前像素点还是有可能为噪声点，所以若对滤噪精度要求较高的图像(如图像的复杂度比较高)，则需要进一步辨别当前像素点是否为边缘点。

图像锐化装置根据输入图像的复杂度，判断是否需要进一步的进行边缘检测，具体的步骤可以为：

将亮度矩阵中各点的亮度值与亮度矩阵中所有点的亮度平均值相减，再将各差值取绝对值后求和，得到复杂度度量值，比较复杂度度量值与复杂度阈值的大小；

若复杂度度量值小于复杂度阈值，则认为该输入图像简单，确认备选边缘点为边缘点，本次循环结束。

若复杂度度量值大于或等于复杂度阈值，则认为该输入图像复杂，触发步骤207，进一步对备选边缘点的边缘检测。

上述判断图像复杂度的方法仅为本发明实施例列举的一种，可以理解的是，在实际应用中，本发明还可以使用其他判断图像复杂度的方法(比如方差)，此处具体不作限定。

207、获取边缘方向；

图像锐化装置获取当前像素点及其邻域像素点的边缘方向。

该邻域像素点在当前像素点相邻的8个像素点中选取，一般选取方向不重复的4个邻域像素点，例如：选取当前像素点的左边，左上，上方和右上的4个相邻像素点，方向分别为水平、135度、垂直和45度。

获取当前像素点的边缘方向系数对应的方向作为边缘方向；

获取邻域像素点边缘方向的方法可以为：若邻域像素点的边缘方向系数大于或等于第一阈值，则该邻域像素点的边缘方向系数对应的方向为该邻域像素点的边缘方向；若邻域像素点的边缘方向系数小于第一阈值，则邻域像素点没有方向，不必对该邻域像素点进行计数。

上述仅对获取当前像素点及其邻域像素点的边缘方向列举了一种方法，可以理解的是，实际应用中，还可以使用其它方法获取当前像素点及其邻域像素点的边缘方向，此处具体不作限定。

208、比较方向差；

图像锐化装置比较当前像素点及其邻域像素点的边缘方向，若当前像素点与其中一个邻域像素点的边缘方向相差小于或等于预置角度，则边缘计数器的计数值加1。

当边缘方向选为步骤207中描述的四个方向时，该预置角度一般设置为45度，所以若当前像素点的方向与其邻域像素点的方向相差小于或等于45度，则认为当前像素点与该邻域像素点是连续的(是同一条边上的像素点)，边缘计数器就会加1(边缘计数器的初始值为1)。若输入图像比较复杂，边缘比较多，则可以将预置角度设置为比45度更小的角度，此处具体不作限定。

209、确定边缘点。

若边缘计数器的值小于第二阈值，则确认备选像素点不是边缘点；若边缘计数器的值大于或等于第二阈值，则确认备选像素点为边缘点。

假设第二阈值如果设置为2(边缘计数器的初始值为1)，则边缘检测装置认为当前像素点至少与相邻的一个邻域像素点相连时，才确定当前像素点为边缘点。

本实施例细化了边缘滤波的过程，而且增加进一步判别边缘点的步骤，使得在对比较复杂的图像进行边缘检测时，通过比较当前像素点与其邻域像素点的边缘方向，可以判断当前像素点与邻域像素点是否连续，从而在边缘检测的过程中进一步的排除了噪声的干扰。

以下对实现上述边缘检测方法的边缘检测装置进行描述，请参阅图4，本发明实施例中边缘检测装置的一个实施例包括：

第一获取单元401，用于获取输入图像的亮度矩阵，该亮度矩阵由当前像素点的亮度值以及邻域像素点的亮度值组成，该亮度矩阵为N×M的矩阵，M和N大于2；

边缘滤波单元402，用于对该亮度矩阵分别进行K个方向的边缘滤波，得到当前像素点在K个方向上对应的K个方向系数；

比较单元403，用于比较K个方向系数的大小，将值最大的方向系数作为边缘方向系数；

第一确定单元404，若边缘方向系数大于或等于第一阈值，则确定当前像素点为备选边缘点。

本发明实施例中的边缘检测装置还可以进一步包括：

第二获取单元405，用于获取当前像素点和邻域像素点的边缘方向；

边缘计数单元406，用于若当前像素点的边缘方向与一个邻域像素点的边缘方向相差小于或等于预置角度，则边缘计数器的值加1；

第二确定单元407，用于若边缘计数器的值大于或等于第二阈值，则确定备选边缘点为边缘点；

复杂度计算单元408，用于将亮度矩阵中各点的亮度值与该亮度矩阵中所有点的亮度平均值相减，再将各差值取绝对值后求和，得到复杂度度量值；

判断单元409，用于判断复杂度度量值是否大于或等于复杂度阈值，若是，则触发第二获取单元405；若否，则触发第三确定单元410；

第三确定单元410，用于若复杂度度量值小于复杂度阈值，则确定备选边缘点为边缘点。

本发明实施例中的边缘检测装置的边缘滤波单元可以包括：

方向矩阵确定单元4021，用于预设K个方向矩阵，K大于或等于1，该方向矩阵为N×M的矩阵；

方向系数运算单元4022，用于将一个方向矩阵中的点与亮度矩阵中对应位置的点相乘，并将得到的N×M个点的值相加后取绝对值，得到该方向上当前像素点的方向系数。

本发明实施例图像处理装置的各个单元具体的交互过程如下：

第一获取单元401获取输入图像的亮度矩阵，该亮度矩阵由当前像素点的亮度值以及邻域像素点的亮度值组成，该亮度矩阵为N×M的矩阵，M和N大于2。

获取到亮度矩阵后，对该亮度矩阵进行边缘滤波：首先方向矩阵确定单元4021预设K个方向矩阵，K大于或等于1，该方向矩阵为N×M的矩阵，方向矩阵对应当前像素点在某方向上的斜率；然后方向系数运算单元4022将方向矩阵中的点与亮度矩阵中对应位置的点相乘，并将得到的N×M个点的值相加后取绝对值，得到当前像素点在该方向上的方向系数。

得到K个方向系数后，比较单元403比较K个方向系数的大小，将值最大的方向系数作为边缘方向系数，方向系数的值越大，表示当前像素点在该方向系数对应方向的垂线方向上亮度的陡度越大，也就是越具有边缘特征。

确定边缘方向系数后，第一确定单元404比较边缘方向系数与第一阈值的大小，若边缘方向系数大于或等于第一阈值，则确定当前像素点为备选边缘点，并触发复杂度计算单元408，此时，边缘方向系数所对应的方向也就是当前像素点的边缘方向。若边缘方向系数小于第一阈值，则确定当前像素点不是边缘点，本次循环结束。

当边缘方向系数大于或等于第一阈值时，复杂度计算单元408将亮度矩阵中各点的亮度值与该亮度矩阵中所有点的亮度平均值相减，再将各差值取绝对值后求和，得到复杂度度量值，判断单元409判断复杂度度量值是否大于或等于复杂度阈值；若复杂度度量值小于复杂度阈值，则认为该输入图像简单，触发第三确定单元410确认备选边缘点为边缘点，本次循环结束。若复杂度度量值大于或等于复杂度阈值，则认为该输入图像复杂，触发第二获取单元405，进一步对备选边缘点的边缘检测。

确认输入图像复杂后，第二获取单元405获取当前像素点及其邻域像素点的边缘方向。该邻域像素点在当前像素点相邻的8个像素点中选取，一般选取方向不重复的4个邻域像素点，例如：取当前像素点的左边，左上，上方和右上的4个相邻像素点，方向分别为水平、135度、垂直和45度。边缘计数单元406比较当前像素点及其邻域像素点的边缘方向，若当前像素点与其中一个邻域像素点的边缘方向相差小于或等于预置角度，则边缘计数器的计数值加1。

当边缘计数器完成计数之后，若边缘计数器的值小于第二阈值，则第二确定单元407确认备选像素点不是边缘点；若边缘计数器的值大于或等于第二阈值，则第二确定单元407确认备选像素点为边缘点。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上对本发明所提供的一种边缘检测方法以及相关装置进行了详细介绍，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (8)

1.一种边缘检测方法，其特征在于，包括：

获取输入图像的亮度矩阵，所述亮度矩阵由当前像素点的亮度值以及邻域像素点的亮度值组成，所述亮度矩阵为N×M的矩阵，所述M和N大于2；

对所述亮度矩阵分别进行K个方向的边缘滤波，得到所述当前像素点在K个方向上对应的K个方向系数，所述K大于或等于2；

比较所述K个方向系数的大小，将值最大的方向系数作为边缘方向系数；

若边缘方向系数大于或等于第一阈值，则确定当前像素点为备选边缘点；

获取所述当前像素点和邻域像素点的边缘方向；

若当前像素点的边缘方向与一个邻域像素点的边缘方向相差小于或等于预置角度，则边缘计数器的值加1；

若边缘计数器的值大于或等于第二阈值，则确定备选边缘点为边缘点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对亮度矩阵分别进行K个方向的边缘滤波，得到所述当前像素点在K个方向上对应的K个方向系数包括：

1）预设K个方向矩阵，所述方向矩阵为N×M的矩阵；

2）将一个方向矩阵中的点与所述亮度矩阵中对应位置的点相乘，并将得到的N×M个点的值相加后取绝对值，得到所述方向上当前像素点的方向系数；

3）根据步骤2）所述的方法，分别求出K个方向对应的K个方向系数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述当前像素点和邻域像素点的边缘方向之前包括：

将亮度矩阵中各点的亮度值与亮度矩阵中所有点的亮度平均值相减，再将各差值取绝对值后求和，得到复杂度度量值；

判断复杂度度量值是否大于或等于复杂度阈值；

若是，则触发所述获取所述当前像素点和邻域像素点的边缘方向的步骤；

若否，则确定备选边缘点为边缘点。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述K个方向包括：

水平方向和垂直方向；

或，

45度方向和135度方向；

或，

水平方向，垂直方向，45度方向和135度方向。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述当前像素点和邻域像素点的边缘方向包括：

获取当前像素点的边缘方向系数对应的方向作为边缘方向；

获取邻域像素点的边缘方向系数对应的方向作为边缘方向。

6.一种边缘检测装置，其特征在于，包括：

第一获取单元，用于获取输入图像的亮度矩阵，所述亮度矩阵由当前像素点的亮度值以及邻域像素点的亮度值组成，所述亮度矩阵为N×M的矩阵，所述M和N大于2；

边缘滤波单元，用于对所述亮度矩阵分别进行K个方向的边缘滤波，得到所述当前像素点在K个方向上对应的K个方向系数；

比较单元，用于比较所述K个方向系数的大小，将值最大的方向系数作为边缘方向系数；

第一确定单元，若边缘方向系数大于或等于第一阈值，则确定当前像素点为备选边缘点；

第二获取单元，用于获取所述当前像素点和邻域像素点的边缘方向；

边缘计数单元，用于若当前像素点的边缘方向与一个邻域像素点的边缘方向相差小于或等于预置角度，则边缘计数器的值加1；

第二确定单元，用于若边缘计数器的值大于或等于第二阈值，则确定备选边缘点为边缘点。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述边缘滤波单元包括：

方向矩阵确定单元，用于预设K个方向矩阵，所述K大于或等于1，所述方向矩阵为N×M的矩阵；

方向系数运算单元，用于将一个方向矩阵中的点与所述亮度矩阵中对应位置的点相乘，并将得到的N×M个点的值相加后取绝对值，得到所述方向上当前像素点的方向系数。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

复杂度计算单元，用于将亮度矩阵中各点的亮度值与亮度矩阵中所有点的亮度平均值相减，再将各差值取绝对值后求和，得到复杂度度量值；

判断单元，用于判断复杂度度量值是否大于或等于复杂度阈值，若是，则触发第二获取单元；若否，则触发第三确定单元；

第三确定单元，用于复杂度度量值小于复杂度阈值，则确定备选边缘点为边缘点。

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