CN104484871A - 边缘提取方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开是关于一种边缘提取方法和装置，属于图像处理领域。该方法包括：对目标物图像进行增强处理，得到第一图像；根据第一图像中每个像素点的像素值，对第一图像进行二值化处理，得到第二图像；对第二图像进行分割，得到多个连通域；对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值；根据预设统计值范围和每个连通域的统计值，对多个连通域进行过滤；对剩余的连通域进行边缘提取，得到目标物的边缘。本发明通过对目标物图像进行增强处理、二值化处理和图像分割，得到多个连通域，根据预设统计值范围和每个连通域的统计值，对该多个连通域进行过滤，可以将目标物以外的区域过滤掉，排除了目标物以外区域的干扰，提高了边缘提取的准确率。

Description

边缘提取方法和装置

技术领域

本公开是关于图像处理领域，具体来说是关于边缘提取方法和装置。

背景技术

随着信息技术的发展，建筑物三维模型重建已成为获取建筑物结构信息的重要手段，在城市规划、通信设施建设和数字城市建设等领域都具有广泛的应用。而为了进行建筑物三维模型重建，需要先提取建筑物的边缘。

在提取建筑物的边缘时，可以先获取建筑物的图像，对图像进行去噪处理，得到灰度图像，利用Sobel(索贝尔)或者Canny等算子提取灰度图像的边缘，作为建筑物的边缘。

在实现本发明的过程中，发明人发现相关技术存在缺陷，例如：该图像中不仅包括建筑物，还会包括街道、汽车等其他区域，根据该图像提取边缘时，会提取到其他区域的边缘，误将其他区域的边缘作为建筑物的边缘，影响了建筑物边缘提取的准确率。

发明内容

为了解决相关技术中存在的问题，本公开提供了一种边缘提取方法和装置。所述技术方案如下：

根据本公开实施例的第一方面，提供了一种边缘提取方法，所述方法包括：

对目标物图像进行增强处理，得到第一图像；

根据所述第一图像中每个像素点的像素值，对所述第一图像进行二值化处理，得到第二图像；

对所述第二图像进行分割，得到多个连通域；

对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值；

根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对所述多个连通域进行过滤；

对剩余的多个连通域进行边缘提取，得到所述目标物的边缘。

在另一实施例中，所述对目标物图像进行增强处理，得到第一图像包括：

对于所述目标物图像中的每个像素点，获取所述像素点在所述目标物图像中的原始像素值；

以所述像素点为中心，以预设距离为半径，确定所述像素点的邻域；

根据所述邻域内每个像素点的原始像素值，计算所述邻域的原始均值和原始方差；

确定所述邻域的目标均值和目标方差；

根据所述像素点的原始像素值、所述邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，计算所述像素点在所述第一图像中的目标像素值；

根据每个像素点的目标像素值，获取所述第一图像。

在另一实施例中，所述根据所述像素点的原始像素值、所述邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，计算所述像素点在所述第一图像中的目标像素值包括：

根据所述像素点的原始像素值、所述邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，应用以下公式，计算所述像素点在所述第一图像中的目标像素值：

$f(x,y)=[g(x,y)-m_g]\frac{{\mathrm{cs}}_f}{{\mathrm{cs}}_g+(1-c)s_f}+b{m}_f+(1-b)m_g;$

其中，f(x,y)用于表示所述目标像素值，g(x,y)用于表示所述原始像素值，m_g用于表示所述邻域的原始均值，s_g用于表示所述邻域的原始方差，m_f用于表示所述邻域的目标均值，s_f用于表示所述邻域的目标方差，b用于表示图像亮度系数，c用于表示图像反差扩展系数。

在另一实施例中，所述对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值包括：

对每个连通域内像素点的个数进行统计，得到每个连通域的面积；或者，

对每个连通域内像素点的像素值的平均值进行统计，得到每个连通域的均值；或者，

对每个连通域内像素点的像素值的方差进行统计，得到每个连通域的方差。

在另一实施例中，所述根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对所述多个连通域进行过滤包括：

根据预设面积范围，对面积不属于所述预设面积范围的连通域进行过滤；或者，

根据预设均值范围，对均值不属于所述预设均值范围的连通域进行过滤；或者，

根据预设方差范围，对方差不属于所述预设方差范围的连通域进行过滤。

在另一实施例中，所述根据所述第一图像中每个像素点的像素值，对所述第一图像进行二值化处理，得到第二图像包括：

将所述第一图像中，像素值大于预设像素值阈值的像素点的像素值调整为1，像素值小于所述预设像素值阈值的像素点的像素值调整为0，得到所述第二图像。

根据本公开实施例的第二方面，提供了一种边缘提取装置，所述装置包括：

增强模块，用于对目标物图像进行增强处理，得到第一图像；

二值化模块，用于根据所述第一图像中每个像素点的像素值，对所述第一图像进行二值化处理，得到第二图像；

分割模块，用于对所述第二图像进行分割，得到多个连通域；

统计模块，用于对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值；

过滤模块，用于根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对所述多个连通域进行过滤；

边缘提取模块，用于对剩余的多个连通域进行边缘提取，得到所述目标物的边缘。

在另一实施例中，所述增强模块用于对于所述目标物图像中的每个像素点，获取所述像素点在所述目标物图像中的原始像素值；以所述像素点为中心，以预设距离为半径，确定所述像素点的邻域；根据所述邻域内每个像素点的原始像素值，计算所述邻域的原始均值和原始方差；确定所述邻域的目标均值和目标方差；根据所述像素点的原始像素值、所述邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，计算所述像素点在所述第一图像中的目标像素值；根据每个像素点的目标像素值，获取所述第一图像。

在另一实施例中，所述增强模块用于根据所述像素点的原始像素值、所述邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，应用以下公式，计算所述像素点在所述第一图像中的目标像素值：

$f(x,y)=[g(x,y)-m_g]\frac{{\mathrm{cs}}_f}{{\mathrm{cs}}_g+(1-c)s_f}+b{m}_f+(1-b)m_g;$

其中，f(x,y)用于表示所述目标像素值，g(x,y)用于表示所述原始像素值，m_g用于表示所述邻域的原始均值，s_g用于表示所述邻域的原始方差，m_f用于表示所述邻域的目标均值，s_f用于表示所述邻域的目标方差，b用于表示图像亮度系数，c用于表示图像反差扩展系数。

在另一实施例中，所述统计模块用于对每个连通域内像素点的个数进行统计，得到每个连通域的面积；或者，对每个连通域内像素点的像素值的平均值进行统计，得到每个连通域的均值；或者，对每个连通域内像素点的像素值的方差进行统计，得到每个连通域的方差。

在另一实施例中，所述过滤模块用于根据预设面积范围，对面积不属于所述预设面积范围的连通域进行过滤；或者，根据预设均值范围，对均值不属于所述预设均值范围的连通域进行过滤；或者，根据预设方差范围，对方差不属于所述预设方差范围的连通域进行过滤。

在另一实施例中，所述二值化模块用于将所述第一图像中，像素值大于预设像素值阈值的像素点的像素值调整为1，像素值小于所述预设像素值阈值的像素点的像素值调整为0，得到所述第二图像。

根据本公开实施例的第三方面，提供了一种边缘提取装置，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

对目标物图像进行增强处理，得到第一图像；

根据所述第一图像中每个像素点的像素值，对所述第一图像进行二值化处理，得到第二图像；

对所述第二图像进行分割，得到多个连通域；

对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值；

根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对所述多个连通域进行过滤；

对剩余的多个连通域进行边缘提取，得到所述目标物的边缘。

本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：

本实施例提供的方法和装置，通过对目标物图像进行增强处理、二值化处理和图像分割，得到多个连通域，根据预设统计值范围和每个连通域的统计值，对该多个连通域进行过滤，可以将目标物以外的区域过滤掉，排除了目标物以外区域的干扰，提高了目标物边缘提取的准确率。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性的，并不能限制本公开。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

图1是根据一示例性实施例示出的一种边缘提取方法的流程图；

图2是根据一示例性实施例示出的一种边缘提取方法的流程图；

图3A是根据一示例性实施例示出的目标物图像示意图；

图3B是根据一示例性实施例示出的第一图像示意图；

图3C是根据一示例性实施例示出的第二图像示意图；

图3D是根据一示例性实施例示出的连通域过滤示意图；

图3E是根据一示例性实施例示出的目标物边缘示意图；

图4是根据一示例性实施例示出的一种边缘提取装置的框图；

图5是根据一示例性实施例示出的一种用于边缘提取的装置的框图。

具体实施方式

为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施方式和附图，对本公开做进一步详细说明。在此，本公开的示意性实施方式及其说明用于解释本公开，但并不作为对本公开的限定。

本公开实施例提供一种边缘提取方法和装置，以下结合附图对本公开进行详细说明。

图1是根据一示例性实施例示出的一种边缘提取方法的流程图，如图1所示，该边缘提取方法用于图像处理装置中，包括以下步骤：

在步骤101中，对目标物图像进行增强处理，得到第一图像。

在步骤102中，根据该第一图像中每个像素点的像素值，对该第一图像进行二值化处理，得到第二图像。

在步骤103中，对该第二图像进行分割，得到多个连通域。

在步骤104中，对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值。

在步骤105中，根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对该多个连通域进行过滤。

在步骤106中，对剩余的多个连通域进行边缘提取，得到该目标物的边缘。

本实施例提供的方法，通过对目标物图像进行增强处理、二值化处理和图像分割，得到多个连通域，根据预设统计值范围和每个连通域的统计值，对该多个连通域进行过滤，可以将目标物以外的区域过滤掉，排除了目标物以外区域的干扰，提高了目标物边缘提取的准确率。

在另一实施例中，该对目标物图像进行增强处理，得到第一图像包括：

对于该目标物图像中的每个像素点，获取该像素点在该目标物图像中的原始像素值；

以该像素点为中心，以预设距离为半径，确定该像素点的邻域；

根据该邻域内每个像素点的原始像素值，计算该邻域的原始均值和原始方差；

确定该邻域的目标均值和目标方差；

根据该像素点的原始像素值、该邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，计算该像素点在该第一图像中的目标像素值；

根据每个像素点的目标像素值，获取该第一图像。

在另一实施例中，该根据该像素点的原始像素值、该邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，计算该像素点在该第一图像中的目标像素值包括：

根据该像素点的原始像素值、该邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，应用以下公式，计算该像素点在该第一图像中的目标像素值：

$f(x,y)=[g(x,y)-m_g]\frac{{\mathrm{cs}}_f}{{\mathrm{cs}}_g+(1-c)s_f}+b{m}_f+(1-b)m_g;$

其中，f(x,y)用于表示该目标像素值，g(x,y)用于表示该原始像素值，m_g用于表示该邻域的原始均值，s_g用于表示该邻域的原始方差，m_f用于表示该邻域的目标均值，s_f用于表示该邻域的目标方差，b用于表示图像亮度系数，c用于表示图像反差扩展系数。

在另一实施例中，该对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值包括：

对每个连通域内像素点的个数进行统计，得到每个连通域的面积；或者，

对每个连通域内像素点的像素值的平均值进行统计，得到每个连通域的均值；或者，

对每个连通域内像素点的像素值的方差进行统计，得到每个连通域的方差。

在另一实施例中，该根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对该多个连通域进行过滤包括：

根据预设面积范围，对面积不属于该预设面积范围的连通域进行过滤；或者，

根据预设均值范围，对均值不属于该预设均值范围的连通域进行过滤；或者，

根据预设方差范围，对方差不属于该预设方差范围的连通域进行过滤。

在另一实施例中，该根据该第一图像中每个像素点的像素值，对该第一图像进行二值化处理，得到第二图像包括：

将该第一图像中，像素值大于预设像素值阈值的像素点的像素值调整为1，像素值小于该预设像素值阈值的像素点的像素值调整为0，得到该第二图像。

上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本发明的可选实施例，在此不再一一赘述。

图2是根据一示例性实施例示出的一种边缘提取方法的流程图，如图2所示，该边缘提取方法用于图像处理装置中，包括以下步骤：

在步骤201中，该图像处理装置获取目标物图像，对该目标物图像进行增强处理，得到第一图像。

其中，该目标物图像中包括待提取边缘的目标物，该目标物可以为建筑物、建筑物上的窗户、卡片等，该图像处理装置具有处理图像的功能，可以为手机、计算机或者服务器等，本实施例对此不做限定。该图像处理装置可以对该目标物进行拍摄，获取目标物图像，也可以接收其他设备发送的目标物图像，该目标物图像可以为该目标物的俯视图、主视图、左视图或者右视图等，本实施例对此也不做限定。

当该图像处理装置获取到该目标物图像时，对该目标物图像进行增强处理，得到第一图像。与该目标物图像相比，该第一图像中在增强图像反差的同时，抑制了噪声，使得根据该第一图像进行边缘提取时，能够提高边缘提取的准确率。

对于该目标物图像中的每个像素点，该图像处理装置可以获取该像素点在该目标物图像中的像素值，作为该像素点的原始像素值，并以该像素点为中心，以预设距离为半径，确定该像素点的邻域，该邻域内包括多个像素点，则该图像处理装置计算该邻域内多个像素点的像素值的平均值和方差，分别作为该邻域的原始均值和原始方差。该图像处理装置可以确定该邻域的目标均值和目标方差，根据该像素点的原始像素值、该邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，计算该像素点在该第一图像中的目标像素值，当该图像处理装置计算出每个像素点的目标像素值时，可以根据每个像素点的目标像素值，获取该第一图像。其中，该预设距离可以由该图像处理装置预先根据边缘提取的精度确定，本实施例对此不做限定。

本实施例中，该图像处理装置可以根据该像素点的原始像素值、该邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，应用以下公式，计算该像素点在该第一图像中的目标像素值：

$f(x,y)=[g(x,y)-m_g]\frac{{\mathrm{cs}}_f}{{\mathrm{cs}}_g+(1-c)s_f}+b{m}_f+(1-b)m_g;$

其中，f(x,y)用于表示该目标像素值，g(x,y)用于表示该原始像素值，m_g用于表示该邻域的原始均值，s_g用于表示该邻域的原始方差，m_f用于表示该邻域的目标均值，s_f用于表示该邻域的目标方差，b用于表示图像亮度系数，c用于表示图像反差扩展系数，b和c的取值范围可以为0-1。

该图像处理装置将该目标物图像中每个区域内的原始均值和原始方差映射到了给定的目标均值和目标方差，使得该第一图像中不同区域的均值近似相等，方差也近似相等，使得该目标物图像中的梯度得到增强，且，该图像处理装置以邻域为单位，确定每个邻域的目标均值和目标方差，起到了平滑的作用，抑制了噪声，提高了边缘提取的准确率。

该图像处理装置可以对该目标物图像进行Wallis(瓦利斯)变换，得到该第一图像，也可以对该目标物图像进行小波变换，得到该第一图像，或者先对该目标物图像进行低通滤波处理，再进行高通滤波处理，得到该第一图像，本实施例对此不做限定。

以该目标物为建筑物为例，参见图3A所示的目标物图像，该图像处理装置对该目标物图像进行Wallis变换，可以得到如图3B所示的第一图像。可以看出，该第一图像加强了梯度较高的边缘处的强度，且抑制了噪声。

在步骤202中，该图像处理装置根据该第一图像中每个像素点的像素值，对该第一图像进行二值化处理，得到第二图像。

该图像处理装置可以预先设定预设像素值阈值，该预设像素值阈值可以通过对该目标物图像中每个像素点的像素值进行统计确定，可以为128或者其他数值，本实施例对此不做限定。

该图像处理装置可以将该第一图像中，像素值大于该预设像素值阈值的像素点的像素值调整为1，将像素值小于该预设像素值阈值的像素点的像素值调整为0，得到该第二图像，则该第二图像中包括像素值为1或0的像素点。

基于上述步骤201的举例，对图3B所示的第一图像进行二值化处理，可以得到图3C所示的第二图像，可以看出，该第二图像为二值化图像，仅包括像素值为1或0的像素点。

在步骤203中，该图像处理装置对该第二图像进行分割，得到多个连通域，对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值，根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对该多个连通域进行过滤。

该第二图像中包括很多区域，其中很小的区域是该第二图像的噪点，较大的区域可能是目标物。以该目标物为建筑物为例，最小的区域是该第二图像的噪点，稍大的区域是建筑物，而最大的区域可能是树木、街道、海洋等。为了排除目标物以外区域的干扰，该图像处理装置可以对该第二图像进行分割，得到多个连通域。其中，该图像处理装置可以采用四连通区域分割的方式或者八连通区域分割的方式，对该第二图像进行分割，得到多个连通域，本实施例对此不做限定。

当该图像处理装置分割出多个连通域时，对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值，根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对该多个连通域进行过滤，以便将目标物以外的区域过滤掉。对于待过滤的连通域，该图像处理装置将该连通域内每个像素点的像素值调整为0。其中，该预设统计值范围可以由该图像处理装置根据一般目标物的统计值所属的范围确定，本实施例对此不做限定。

在本实施例中，连通域的统计值可以为该连通域的面积、均值或者方差等，则该预设统计值范围可以为预设面积范围、预设均值范围或者预设方差范围，相应的，该步骤203可以包括以下步骤(1)-(3)中的任一项：

(1)该图像处理装置对每个连通域内像素点的个数进行统计，得到每个连通域的面积，根据预设面积范围，对面积不属于所述预设面积范围的连通域进行过滤。

对于每个连通域，该图像处理装置计算该连通域内的像素点个数，将得到的个数作为该连通域的面积，判断该面积是否属于预设面积范围，如果该面积属于该预设面积范围，则该图像处理装置保留该连通域，如果该面积不属于该预设面积范围，该图像处理装置对该连通域进行过滤。

其中，该预设面积范围可以由该图像处理装置预先确定，或者根据该目标物的面积确定，本实施例对此不做限定。当该预设面积范围包括预设面积下限时，该图像处理装置对面积小于该预设面积下限的连通域进行过滤，当该预设面积范围包括预设面积上限时，该图像处理装置对面积大于该预设面积上限的连通域进行过滤，当该预设面积范围包括预设面积上限和预设面积下限时，该图像处理装置保留面积大于该预设面积下限且小于该预设面积上限的连通域，对面积小于该预设面积下限以及面积大于该预设面积上限的连通域进行过滤。

(2)该图像处理装置对每个连通域内像素点的像素值的平均值进行统计，得到每个连通域的均值，根据预设均值范围，对均值不属于所述预设均值范围的连通域进行过滤。

对于每个连通域，该图像处理装置确定该连通域内的像素点，计算该连通域内每个像素点的像素值的平均值，将得到的平均值作为该连通域的均值，判断该均值是否属于预设均值范围，如果该均值属于该预设均值范围，则该图像处理装置保留该连通域，如果该均值不属于该预设均值范围，该图像处理装置对该连通域进行过滤。

其中，该预设均值范围可以由该图像处理装置预先确定，或者根据该多个连通域的均值确定，本实施例对此不做限定。当该预设均值范围包括预设均值下限时，该图像处理装置对均值小于该预设均值下限的连通域进行过滤，当该预设均值范围包括预设均值上限时，该图像处理装置对均值大于该预设均值上限的连通域进行过滤，当该预设均值范围包括预设均值上限和预设均值下限时，该图像处理装置保留均值大于该预设均值下限且小于该预设均值上限的连通域，对均值小于该预设均值下限以及均值大于该预设均值上限的连通域进行过滤。

(3)该图像处理装置对每个连通域内像素点的像素值的方差进行统计，得到每个连通域的方差，根据预设方差范围，对方差不属于所述预设方差范围的连通域进行过滤。

对于每个连通域，该图像处理装置确定该连通域内的像素点，计算该连通域内每个像素点的像素值的方差，将得到的方差作为该连通域的方差，判断该方差是否属于预设方差范围，如果该方差属于该预设方差范围，则该图像处理装置保留该连通域，如果该方差不属于该预设方差范围，该图像处理装置对该连通域进行过滤。

其中，该预设方差范围可以由该图像处理装置预先确定，或者根据该多个连通域的方差确定，本实施例对此不做限定。当该预设方差范围包括预设方差下限时，该图像处理装置对方差小于该预设方差下限的连通域进行过滤，当该预设方差范围包括预设方差上限时，该图像处理装置对方差大于该预设方差上限的连通域进行过滤，当该预设方差范围包括预设方差上限和预设方差下限时，该图像处理装置保留方差大于该预设方差下限且小于该预设方差上限的连通域，对方差小于该预设方差下限以及方差大于该预设方差上限的连通域进行过滤。

基于上述步骤202的举例，该图像处理装置对图3C所示的第二图像进行分割，并对分割出的多个连通域进行过滤后，可以得到如图3D所示的图像。与图3C相比，图3D中过滤了该第二图像中的噪点以及街道、树木等区域，仅保留了建筑物所在区域。

需要说明的是，该图像处理装置在对该第二图像进行分割之前，可以先对该第二图像进行膨胀，膨胀后的图像中的物体会变粗，再对膨胀后的图像进行分割，得到多个连通域，以便提高边缘提取的准确率。

在步骤204中，该图像处理装置对剩余的多个连通域进行边缘提取，得到该目标物的边缘。

该图像处理装置对该多个连通域进行过滤后，剩余的多个连通域可以认为是目标物，则该图像处理装置对剩余的多个连通域进行边缘提取，将提取到的边缘作为该目标物的边缘。

该图像处理装置可以采用Sobel(索贝尔)或者Canny等算子，提取剩余的多个连通域的边缘，或者采用其他算法提取该剩余的多个连通域的边缘，本实施例对此不做限定。

基于上述步骤203的举例，该图像处理装置对图3D所示的图像进行边缘提取，可以得到图3E所示的图像，该图像中包括建筑物的边缘。

在本实施例中，该图像处理装置先对目标物图像进行简单的图像增强处理，得到第一图像，再对该第一图像进行二值化处理，得到第二图像，对该第二图像进行分割，得到多个连通域，根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对该多个连通域进行过滤，过滤掉目标物以外的无用区域，排除了目标物以外区域的干扰，对剩余的连通域进行边缘提取时，能够提高目标物边缘提取的准确率。

当该图像处理装置对剩余的多个连通域进行边缘提取时，可以得到包含该目标物的边缘的图像，该图像处理装置可以将该图像保存在数据库中，以便于后续过程中根据该图像中的目标物边缘，进行三维模型重建。例如，该目标物为建筑物时，根据包含该建筑物边缘的图像，可以建立该建筑物的三维模型，该三维模型可以用于生成城市三维地图，或者用于辅助该建筑物上的通信设施布置，或者用于建筑工程教学等。

本实施例提供的方法，通过对目标物图像进行增强处理、二值化处理和图像分割，得到多个连通域，根据预设统计值范围和每个连通域的统计值，对该多个连通域进行过滤，可以将目标物以外的区域过滤掉，排除了目标物以外区域的干扰，提高了目标物边缘提取的准确率。

图4是根据一示例性实施例示出的一种边缘提取装置的框图。参见图4，该装置包括增强模块401，二值化模块402，分割模块403，统计模块404，过滤模块405和边缘提取模块406。

增强模块401，用于对目标物图像进行增强处理，得到第一图像；

二值化模块402，用于根据该第一图像中每个像素点的像素值，对该第一图像进行二值化处理，得到第二图像；

分割模块403，用于对该第二图像进行分割，得到多个连通域；

统计模块404，用于对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值；

过滤模块405，用于根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对该多个连通域进行过滤；

边缘提取模块406，用于对剩余的多个连通域进行边缘提取，得到该目标物的边缘。

本实施例提供的装置，通过对目标物图像进行增强处理、二值化处理和图像分割，得到多个连通域，根据预设统计值范围和每个连通域的统计值，对该多个连通域进行过滤，可以将目标物以外的区域过滤掉，排除了目标物以外区域的干扰，提高了目标物边缘提取的准确率。

在另一实施例中，该增强模块401用于对于该目标物图像中的每个像素点，获取该像素点在该目标物图像中的原始像素值；以该像素点为中心，以预设距离为半径，确定该像素点的邻域；根据该邻域内每个像素点的原始像素值，计算该邻域的原始均值和原始方差；确定该邻域的目标均值和目标方差；根据该像素点的原始像素值、该邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，计算该像素点在该第一图像中的目标像素值；根据每个像素点的目标像素值，获取该第一图像。

在另一实施例中，该增强模块401用于根据该像素点的原始像素值、该邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，应用以下公式，计算该像素点在该第一图像中的目标像素值：

$f(x,y)=[g(x,y)-m_g]\frac{{\mathrm{cs}}_f}{{\mathrm{cs}}_g+(1-c)s_f}+b{m}_f+(1-b)m_g;$

其中，f(x,y)用于表示该目标像素值，g(x,y)用于表示该原始像素值，m_g用于表示该邻域的原始均值，s_g用于表示该邻域的原始方差，m_f用于表示该邻域的目标均值，s_f用于表示该邻域的目标方差，b用于表示图像亮度系数，c用于表示图像反差扩展系数。

在另一实施例中，该统计模块404用于对每个连通域内像素点的个数进行统计，得到每个连通域的面积；或者，对每个连通域内像素点的像素值的平均值进行统计，得到每个连通域的均值；或者，对每个连通域内像素点的像素值的方差进行统计，得到每个连通域的方差。

在另一实施例中，该过滤模块405用于根据预设面积范围，对面积不属于该预设面积范围的连通域进行过滤；或者，根据预设均值范围，对均值不属于该预设均值范围的连通域进行过滤；或者，根据预设方差范围，对方差不属于该预设方差范围的连通域进行过滤。

在另一实施例中，该二值化模块402用于将该第一图像中，像素值大于预设像素值阈值的像素点的像素值调整为1，像素值小于该预设像素值阈值的像素点的像素值调整为0，得到该第二图像。

关于上述实施例中的装置，其中各个模块执行操作的具体方式已经在有关该方法的实施例中进行了详细描述，此处将不做详细阐述说明。

上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本发明的可选实施例，在此不再一一赘述。

需要说明的是：上述实施例提供的边缘提取装置在提取边缘时，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将图像处理装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的边缘提取装置与边缘提取方法实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。

图5是根据一示例性实施例示出的一种用于边缘提取的装置500的框图。例如，装置500可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。

参照图5，装置500可以包括以下一个或多个组件：处理组件502，存储器504，电源组件506，多媒体组件508，音频组件510，输入/输出(I/O)的接口512，传感器组件514，以及通信组件516。

处理组件502通常控制装置500的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理元件502可以包括一个或多个处理器520来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件502可以包括一个或多个模块，便于处理组件502和其他组件之间的交互。例如，处理部件502可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件508和处理组件502之间的交互。

存储器504被配置为存储各种类型的数据以支持在装置500的操作。这些数据的示例包括用于在装置500上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器504可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。

电力组件506为装置500的各种组件提供电力。电力组件506可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置500生成、管理和分配电力相关联的组件。

多媒体组件508包括在所述装置500和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(LCD)和触摸面板(TP)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。所述触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与所述触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件508包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置500处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。

音频组件510被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件510包括一个麦克风(MIC)，当装置500处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器504或经由通信组件516发送。在一些实施例中，音频组件510还包括一个扬声器，用于输出音频信号。

I/O接口512为处理组件502和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。

传感器组件514包括一个或多个传感器，用于为装置500提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件514可以检测到装置500的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如所述组件为装置500的显示器和小键盘，传感器组件514还可以检测装置500或装置500一个组件的位置改变，用户与装置500接触的存在或不存在，装置500方位或加速/减速和装置500的温度变化。传感器组件514可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件514还可以包括光传感器，如CMOS或CCD图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件514还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。

通信组件516被配置为便于装置500和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置500可以接入基于通信标准的无线网络，如WiFi，2G或3G，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信部件516经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，所述通信部件516还包括近场通信(NFC)模块，以促进短程通信。例如，在NFC模块可基于射频识别(RFID)技术，红外数据协会(IrDA)技术，超宽带(UWB)技术，蓝牙(BT)技术和其他技术来实现。

在示例性实施例中，装置500可以被一个或多个应用专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。

在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器504，上述指令可由装置500的处理器520执行以完成上述方法。例如，所述非临时性计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

一种非临时性计算机可读存储介质，当所述存储介质中的指令由图像处理装置的处理器执行时，使得图像处理装置能够执行一种边缘提取方法，所述方法包括：

对目标物图像进行增强处理，得到第一图像；

根据所述第一图像中每个像素点的像素值，对所述第一图像进行二值化处理，得到第二图像；

对所述第二图像进行分割，得到多个连通域；

对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值；

根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对所述多个连通域进行过滤；

对剩余的多个连通域进行边缘提取，得到所述目标物的边缘。

在另一实施例中，所述对目标物图像进行增强处理，得到第一图像包括：

对于所述目标物图像中的每个像素点，获取所述像素点在所述目标物图像中的原始像素值；

以所述像素点为中心，以预设距离为半径，确定所述像素点的邻域；

根据所述邻域内每个像素点的原始像素值，计算所述邻域的原始均值和原始方差；

确定所述邻域的目标均值和目标方差；

根据所述像素点的原始像素值、所述邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，计算所述像素点在所述第一图像中的目标像素值；

根据每个像素点的目标像素值，获取所述第一图像。

在另一实施例中，所述根据所述像素点的原始像素值、所述邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，计算所述像素点在所述第一图像中的目标像素值包括：

根据所述像素点的原始像素值、所述邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，应用以下公式，计算所述像素点在所述第一图像中的目标像素值：

$f(x,y)=[g(x,y)-m_g]\frac{{\mathrm{cs}}_f}{{\mathrm{cs}}_g+(1-c)s_f}+b{m}_f+(1-b)m_g;$

其中，f(x,y)用于表示所述目标像素值，g(x,y)用于表示所述原始像素值，m_g用于表示所述邻域的原始均值，s_g用于表示所述邻域的原始方差，m_f用于表示所述邻域的目标均值，s_f用于表示所述邻域的目标方差，b用于表示图像亮度系数，c用于表示图像反差扩展系数。

在另一实施例中，所述对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值包括：

对每个连通域内像素点的个数进行统计，得到每个连通域的面积；或者，

对每个连通域内像素点的像素值的平均值进行统计，得到每个连通域的均值；或者，

对每个连通域内像素点的像素值的方差进行统计，得到每个连通域的方差。

在另一实施例中，所述根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对所述多个连通域进行过滤包括：

根据预设面积范围，对面积不属于所述预设面积范围的连通域进行过滤；或者，

根据预设均值范围，对均值不属于所述预设均值范围的连通域进行过滤；或者，

根据预设方差范围，对方差不属于所述预设方差范围的连通域进行过滤。

在另一实施例中，所述根据所述第一图像中每个像素点的像素值，对所述第一图像进行二值化处理，得到第二图像包括：

将所述第一图像中，像素值大于预设像素值阈值的像素点的像素值调整为1，像素值小于所述预设像素值阈值的像素点的像素值调整为0，得到所述第二图像。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本发明的其它实施方案。本申请旨在涵盖本发明的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本发明的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本发明的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本发明并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本发明的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (13)

1.一种边缘提取方法，其特征在于，所述方法包括：

对目标物图像进行增强处理，得到第一图像；

根据所述第一图像中每个像素点的像素值，对所述第一图像进行二值化处理，得到第二图像；

对所述第二图像进行分割，得到多个连通域；

对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值；

根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对所述多个连通域进行过滤；

对剩余的多个连通域进行边缘提取，得到所述目标物的边缘。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对目标物图像进行增强处理，得到第一图像包括：

对于所述目标物图像中的每个像素点，获取所述像素点在所述目标物图像中的原始像素值；

以所述像素点为中心，以预设距离为半径，确定所述像素点的邻域；

根据所述邻域内每个像素点的原始像素值，计算所述邻域的原始均值和原始方差；

确定所述邻域的目标均值和目标方差；

根据所述像素点的原始像素值、所述邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，计算所述像素点在所述第一图像中的目标像素值；

根据每个像素点的目标像素值，获取所述第一图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述像素点的原始像素值、所述邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，计算所述像素点在所述第一图像中的目标像素值包括：

根据所述像素点的原始像素值、所述邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，应用以下公式，计算所述像素点在所述第一图像中的目标像素值：

$f(x,y)=[g(x,y)-m_g]\frac{{\mathrm{cs}}_f}{{\mathrm{cs}}_g+(1-c)s_f}+{\mathrm{bm}}_f+(1-b)m_g;$

其中，f(x,y)用于表示所述目标像素值，g(x,y)用于表示所述原始像素值，m_g用于表示所述邻域的原始均值，s_g用于表示所述邻域的原始方差，m_f用于表示所述邻域的目标均值，s_f用于表示所述邻域的目标方差，b用于表示图像亮度系数，c用于表示图像反差扩展系数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值包括：

对每个连通域内像素点的个数进行统计，得到每个连通域的面积；或者，

对每个连通域内像素点的像素值的平均值进行统计，得到每个连通域的均值；或者，

对每个连通域内像素点的像素值的方差进行统计，得到每个连通域的方差。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对所述多个连通域进行过滤包括：

根据预设面积范围，对面积不属于所述预设面积范围的连通域进行过滤；或者，

根据预设均值范围，对均值不属于所述预设均值范围的连通域进行过滤；或者，

根据预设方差范围，对方差不属于所述预设方差范围的连通域进行过滤。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一图像中每个像素点的像素值，对所述第一图像进行二值化处理，得到第二图像包括：

将所述第一图像中，像素值大于预设像素值阈值的像素点的像素值调整为1，像素值小于所述预设像素值阈值的像素点的像素值调整为0，得到所述第二图像。

7.一种边缘提取装置，其特征在于，所述装置包括：

增强模块，用于对目标物图像进行增强处理，得到第一图像；

二值化模块，用于根据所述第一图像中每个像素点的像素值，对所述第一图像进行二值化处理，得到第二图像；

分割模块，用于对所述第二图像进行分割，得到多个连通域；

统计模块，用于对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值；

过滤模块，用于根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对所述多个连通域进行过滤；

边缘提取模块，用于对剩余的多个连通域进行边缘提取，得到所述目标物的边缘。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述增强模块用于对于所述目标物图像中的每个像素点，获取所述像素点在所述目标物图像中的原始像素值；以所述像素点为中心，以预设距离为半径，确定所述像素点的邻域；根据所述邻域内每个像素点的原始像素值，计算所述邻域的原始均值和原始方差；确定所述邻域的目标均值和目标方差；根据所述像素点的原始像素值、所述邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，计算所述像素点在所述第一图像中的目标像素值；根据每个像素点的目标像素值，获取所述第一图像。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述增强模块用于根据所述像素点的原始像素值、所述邻域的原始均值、原始方差、目标均值和目标方差，应用以下公式，计算所述像素点在所述第一图像中的目标像素值：

$f(x,y)=[g(x,y)-m_g]\frac{{\mathrm{cs}}_f}{{\mathrm{cs}}_g+(1-c)s_f}+{\mathrm{bm}}_f+(1-b)m_g;$

其中，f(x,y)用于表示所述目标像素值，g(x,y)用于表示所述原始像素值，m_g用于表示所述邻域的原始均值，s_g用于表示所述邻域的原始方差，m_f用于表示所述邻域的目标均值，s_f用于表示所述邻域的目标方差，b用于表示图像亮度系数，c用于表示图像反差扩展系数。

10.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述统计模块用于对每个连通域内像素点的个数进行统计，得到每个连通域的面积；或者，对每个连通域内像素点的像素值的平均值进行统计，得到每个连通域的均值；或者，对每个连通域内像素点的像素值的方差进行统计，得到每个连通域的方差。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述过滤模块用于根据预设面积范围，对面积不属于所述预设面积范围的连通域进行过滤；或者，根据预设均值范围，对均值不属于所述预设均值范围的连通域进行过滤；或者，根据预设方差范围，对方差不属于所述预设方差范围的连通域进行过滤。

12.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述二值化模块用于将所述第一图像中，像素值大于预设像素值阈值的像素点的像素值调整为1，像素值小于所述预设像素值阈值的像素点的像素值调整为0，得到所述第二图像。

13.一种边缘提取装置，其特征在于，包括：

处理器；

用于存储处理器可执行指令的存储器；

其中，所述处理器被配置为：

对目标物图像进行增强处理，得到第一图像；

根据所述第一图像中每个像素点的像素值，对所述第一图像进行二值化处理，得到第二图像；

对所述第二图像进行分割，得到多个连通域；

对每个连通域内的像素点进行统计，得到每个连通域的统计值；

根据预设统计值范围以及每个连通域的统计值，对所述多个连通域进行过滤；

对剩余的多个连通域进行边缘提取，得到所述目标物的边缘。