CN104463799B - 一种图像边界增强方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种图像边界增强方法，该方法包括如下步骤：图像预处理：对图像进行去噪；对预处理后的图像，计算梯度图和梯度方向图；细化梯度图；计算图像原图与细化后的梯度图的乘积，获得相应的边界增强图。本发明增强了图像边界，能够获得较佳的图像增强效果，使得图像边界增强后更符合人类视觉特性。
Description
一种图像边界増强方法
技术领域
[0001] 本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像边界增强方法。
背景技术
[0002] 近年来，数码相机、摄像头等图像获取设备开始迅速普及，通过这些图像获取设备 可以获取所需的数字图像。然而在利用这些图像获取设备获取图像的过程中，有可能会受 到图像获取设备动态范围大小、被摄场景中光线强弱等因素的影响，导致图像出现对比度 较低、图像信息不明显、颜色失真、图像细节不够清晰等现象，给人们视觉观察和机器分析 处理带来困难，因而需要对图像进行增强处理。
发明内容
[0003] 本发明的目的在于通过一种图像边界增强方法，来解决以上背景技术部分提到的 问题。
[0004] 为达此目的，本发明采用以下技术方案：
[0005] —种图像边界增强方法，该方法包括如下步骤：
[0006] A、图像预处理:对图像进彳丁去噪；
[0007] B、对预处理后的图像，计算梯度图和梯度方向图；
[0008] C、细化梯度图；
[0009] D、计算图像原图与细化后的梯度图的乘积，获得相应的边界增强图。
[0010] 特别地，所述步骤A中对图像进行去噪，具体包括:利用双边滤波器对图像进行去 噪。
[0011] 特别地，所述步骤B具体包括:对预处理后的图像，利用卷积核计算梯度图，并同时 记录梯度方向图；其中，所述卷积核的计算过程如下：
[0012] 各像素点I (i，j)处的梯度值G (i，j)和梯度方向值Bin (i，j)是由该像素点处X和y 轴方向的梯度值6\ (i，j)和Gy (i，j)得到，各值通过如下公式计算：
[0017] 特别地，所述步骤C具体包括:根据梯度方向图，利用非极大值抑制对梯度图进行 细化，具体方法如下：
[0018] 如果Bin (i，j) = 1，则
[0020]如果 Bin(i，j) =2,则
[0022] 特别地，所述步骤D具体包括：
[0023] 将梯度图反色后，利用如下公式将梯度图归一化到[0.1，1]，即
[0024]
[0025] 最终，将图像原图与细化后的梯度图相乘，获得相应的边界增强图。
[0026] 本发明提出的图像边界增强方法增强了图像边界，能够获得较佳的图像增强效 果，使得图像边界增强后更符合人类视觉特性。
附图说明
[0027] 图1为本发明实施例提供的图像边界增强方法流程图；
[0028] 图2a和图2b为本发明实施例提供的卷积核计算用图。
具体实施方式
[0029] 下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。可以理解的是，此处所描述的具 体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描 述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容，除非另有定义，本文所使用的所有 的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中所使 用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。
[0030] 请参照图1所示，图1为本发明实施例提供的图像边界增强方法流程图。
[0031] 本实施例中图像边界增强方法具体包括如下步骤：
[0032] Sl、图像预处理:对图像进行去噪。
[0033] 利用双边滤波器对图像进行去噪。其中，双边滤波器(Bilateral filter)是一种 可以保边去噪的滤波器。双边滤波器之所以能够达到此去噪效果，是因为滤波器是由两个 函数构成。一个函数是由几何空间距离决定滤波器系数。另一个由像素差值决定滤波器系 数，即同时考虑了空间域与值域的差别。
[0034] S2、对预处理后的图像，计算梯度图和梯度方向图。
[0035] 对预处理后的图像，利用卷积核计算梯度图，并同时记录梯度方向图；其中，如图 2a和图2b所示，所述卷积核的计算过程如下：
[0036] 各像素点I (i，j)处的梯度值G (i，j)和梯度方向值Bin (i，j)是由该像素点处X和y 轴方向的梯度值Gx (i，j)和Gy (i，j)得到，各值通过如下公式计算：
[0037] Gx (i , j) = 11 (i-1, j+1) +I (i , j+1) +I (i+1, j+1) -I (i-1, j-1) -I (i , j-1) -I (i+1, j- D
[0041] S3、细化梯度图。
[0042] 根据梯度方向图，利用非极大值抑制（Efficient Non-Maximum Suppression)对 梯度图进行细化，即如果某梯度值与其梯度方向上的前后两个值相比不是最大值，则将该 梯度值置为零，具体方法如下：
[0043] 如果 Bin(i，j) =1，则
[0045]如果 Bin(i，j) =2,则
[0047] S4、计算图像原图与细化后的梯度图的乘积，获得相应的边界增强图。
[0048] 将梯度图反色后，利用如下公式将梯度图归一化到[0.1，1]，即
[0049]
[0050] 最终，将图像原图与细化后的梯度图相乘，获得相应的边界增强图。
[0051] 本发明的技术方案增强了图像边界，能够获得较佳的图像增强效果，使得图像边 界增强后更符合人类视觉特性。
[0052] 注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解， 本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、 重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行 了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还 可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (1)
- I. 一种图像边界增强方法，其特征在于，包括如下步骤： A、 图像预处理:利用双边滤波器对图像进行去噪； B、 对预处理后的图像，利用卷积核计算梯度图，并同时记录梯度方向图；其中，所述卷 积核的计算过程如下： 各像素点I (i，j)处的梯度值G (i，j)和梯度方向值Bin (i，j)是由该像素点处X和y轴方 向的梯度值Gx (i，j)和Gy (i，j)得到，各值通过如下公式计算：
C、 根据梯度方向图利用非极大值抑制对梯度图进行细化，具体方法如下： 如果 Bin(i, j) =1，则
如果 Bin(i，j) = 2,则
D、 将梯度图反色后，利用如下公式将梯度图归一化到[0.1，1]，即
最终，将图像原图与细化后的梯度图相乘，获得相应的边界增强图。
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