CN106920245A - 一种边界检测的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种边界检测的方法及装置。该方法包括：获取与待检测图像对应的灰度图；确定边界检测范围，根据所述灰度图中所述边界检测范围内的各像素点与边界确定方向上相邻像素点之间的灰度差，计算与各所述像素点对应的边界确定方向灰度增量；根据所述与各所述像素点对应的边界确定方向灰度增量，在所述灰度图中检测与所述边界确定方向匹配的边界位置。本发明提供的方法解决了现有技术中在待检测图像中存在污渍的情况下，无法准确确定前景图像边界的问题，实现直接通过灰度图中像素点的灰度值确定边界，在待检测图像中存在污渍的情况下，减少污渍在边界检测过程中的影响，提高确定边界的准确性，从而为后续的识别去除更多的干扰信息。

Description

一种边界检测的方法及装置

技术领域

本发明实施例涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种边界检测的方法及装置。

背景技术

随着科学技术的不断发展，图像已经成为人们获取信息的重要来源。其中，图像边界检测技术是图像测量、模式识别和图像分割等图像处理技术的基础。

在一帧图像中，包括前景图像和背景图像，例如在一幅包含人脸的图像中，前景图像指的是人脸所覆盖的区域，背景图像指的是除去人脸以外的区域。边界检测的目的是主要是确定图像中前景图像所在的边界，进而可以根据确定的边界，在边界内对前景图像进行进一步识别。

目前的边界检测方法主要是先将图像进行二值化，然后将二值化的图像进行行投影和列投影。若图像大小为m×n，其中，m为图像的行数，n为图像的列数，则行投影公式为：i＝1，2，…，m；列投影公式为：j＝1，2，…，n，其中，I(i,j)为图像中第i行第j列的像素点的灰度值，然后通过判断相邻行之间的行投影和相邻列之间的列投影的差值是否大于设定阈值，来确定上下以及左右的边界。

然而，当被检测的图像中存在污渍时，上述方法在将图像进行二值化操作时，可能将该污渍的区域与前景图像的区域均确定为黑色或白色，增加污渍区域对边界检测的影响，导致污渍上边界或下边界所在行与相邻行之间的行投影的差值大于设定阈值，或者，污渍左边界或右边界所在列与相邻列之间的列投影的差值大于设定阈值，将污渍区域的边界确定为前景图像所在边界，不能准确进行边界检测，进而影响后续的识别。

发明内容

本发明实施例提供一种边界检测的方法及装置，以在图像中存在污渍的情况下，提高边界检测的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种边界检测的方法，该方法包括：

获取与待检测图像对应的灰度图；

确定边界检测范围，根据所述灰度图中所述边界检测范围内的各像素点与边界确定方向上相邻像素点之间的灰度差，计算与各所述像素点对应的边界确定方向灰度增量；

根据所述与各所述像素点对应的边界确定方向灰度增量，在所述灰度图中检测与所述边界确定方向匹配的边界位置。

第二方面，本发明实施例还提供了一种边界检测的装置，该装置包括：

灰度图获取模块，用于获取与待检测图像对应的灰度图；

灰度增量计算模块，用于确定边界检测范围，根据所述灰度图中所述边界检测范围内的各像素点与边界确定方向上相邻像素点之间的灰度差，计算与各所述像素点对应的边界确定方向灰度增量；

边界位置确定模块，用于根据所述与各所述像素点对应的边界确定方向灰度增量，在所述灰度图中检测与所述边界确定方向匹配的边界位置。

本发明实施例通过获取与待检测图像对应的灰度图；确定边界检测范围，根据灰度图中边界检测范围内的各像素点与边界确定方向上相邻像素点之间的灰度差，计算与各像素点对应的边界确定方向灰度增量；根据与各像素点对应的边界确定方向灰度增量，在灰度图中检测与所述边界确定方向匹配的边界位置。解决了现有技术中在待检测图像中存在污渍的情况下，无法准确确定前景图像边界的问题，实现在待检测图像中存在污渍的情况下，减少污渍在边界检测过程中的影响，提高确定边界的准确性，从而为后续的识别去除更多的干扰信息。

附图说明

图1是本发明实施例一中的一种边界检测的方法的流程图；

图2是本发明实施例二中的一种边界检测的方法的流程图；

图3是本发明实施例三中的一种边界检测的方法的流程图；

图4是本发明实施例四中的一种边界检测的装置的结构图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。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结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种边界检测的方法的流程图，本实施例可适用于需对图像进行边界检测的情况，该方法可以由边界检测的装置来执行，该装置可由软件和\或硬件组成。本实施例提供的方法具体包括如下步骤：

步骤110、获取与待检测图像对应的灰度图。

优选的，待检测图像为需确定边界的前景图像所对应的原始图像中预设区域的图像，从而在后续边界检测过程中，减少原始图像中其它区域图像的干扰信息。其中，预设区域内包括所需确定边界的前景图像。

如若原始图像为包括一个数字和一个文字的图像，若需确定原始图像中数字的边界，可获取该原始图像中包括该数字的预设区域的图像作为待检测图像。

优选的，在边界检测前，首先获取待检测图像对应的灰度图，以减少边界检测过程中的运算量，提高边界检测的速度。

在本实施例中，对于灰度图的获取方式不进行限定。如可通过从存储介质中读取、拷贝或接收其它设备发送的灰度图等方式来获取待检测图像对应的灰度图，还可通过在获取待检测图像后，对待检测图像进行灰度化处理来获取待检测图像对应的灰度图。

优选的，获取灰度图后，对该灰度图进行灰度拉伸处理，以增大灰度图中各像素点之间的对比度。

步骤120、确定边界检测范围。

具体的，边界检测范围包括上边界检测范围、下边界检测范围、左边界检测范围和右边界检测范围。

示例性的，若灰度图为m行n列图像，则上边界检测范围和下边界检测范围可均为灰度图的第一行至第m行，左边界检测范围和右边界检测范围可均为灰度图的第一列至第n列；或者，上边界检测范围可为第r1行至第r2行，下边界检测范围可为第r3行至第r4行，左边界检测范围可为第c1列至第c2列，右边界检测范围可为第c3列至第c4列，其中，0≤r1＜r2≤m，0≤c1＜c2≤n。

示例性的，可根据用户输入的边界检测范围来确定边界检测范围，或者，可设置默认的边界检测范围。

步骤130、根据灰度图中边界检测范围内的各像素点与边界确定方向上相邻像素点之间的灰度差，计算与各像素点对应的边界确定方向灰度增量。

具体的，边界确定方向包括行方向和列方向。

如果边界确定方向为行方向，则边界确定方向灰度增量为行方向灰度增量，与边界确定方向匹配的边界位置为上下边界。

如果边界确定方向为列方向，则边界确定方向灰度增量为列方向灰度增量，与边界确定方向匹配的边界位置为左右边界。

示例性的，如果边界检测范围为上边界检测范围或者下边界检测范围，则边界确定方向为行方向，计算上边界检测范围或者下边界检测范围内各像素点与同行中左相邻像素点以及右相邻像素点之间的灰度差，并根据得到的灰度差，计算与各像素点对应的行方向灰度增量。

示例性的，像素点对应的行方向灰度增量可为该像素点与同行中左相邻像素点和右相邻像素点之间的灰度差的绝对值中的最大值。

示例性的，如果边界检测范围为左边界检测范围或者右边界检测范围，则边界确定方向为列方向，计算左边界检测范围或者右边界检测范围内各像素点与同列中上相邻像素点以及下相邻像素点之间的灰度差，并根据得到的灰度差，计算与各像素点对应的列方向灰度增量。

示例性的，像素点对应的列方向灰度增量可为该像素点与同列中上相邻像素点和下相邻像素点之间的灰度差的绝对值中的最大值。

步骤140、根据与各像素点对应的边界确定方向灰度增量，在灰度图中检测与边界确定方向匹配的边界位置。

示例性的，对于边界检测范围为上边界检测范围，可将上边界范围内每行中所有像素点对应的行方向灰度增量相加得到每行对应的行灰度增量总和，将每行对应的行灰度增量总和减去上一相邻行对应的行灰度增量总和得到该行对应的边界参考值，在上边界范围内将边界参考值最大值对应的行确定为上边界；对于边界检测范围为下边界检测范围，可将下边界范围内每行中所有像素点对应的行方向灰度增量相加得到每行对应的行灰度增量总和，将每行对应的行灰度增量总和减去下一相邻行对应的行灰度增量总和得到该行对应的边界参考值，在下边界范围内将边界参考值最大值对应的行确定为下边界。

示例性的，对于边界检测范围为左边界检测范围，可将左边界范围内每列中所有像素点对应的列方向灰度增量相加得到每列对应的灰度增量总和，将每列对应的灰度增量总和减去上一相邻列对应的灰度增量总和得到该列对应的边界参考值，在左边界范围内将边界参考值最大值对应的列确定为左边界；对于边界检测范围为右边界检测范围，可将右边界范围内每列中所有像素点对应的列方向灰度增量相加得到每列对应的灰度增量总和，将每列对应的灰度增量总和减去下一相邻列对应的灰度增量总和得到该列对应的边界参考值，在右边界范围内将边界参考值最大值对应的列确定为右边界。

示例性的，若待检测图像中前景图像为一个数字0，则可将上边界检测范围和下边界检测范围确定为待检测图像对应的灰度图的全部行，可将左边界检测范围和右边界检测范围确定为灰度图的全部列，由于上边界检测范围和下边界检测范围均为灰度图的全部行，则可将全部行的每行中所有像素点对应的行方向灰度增量相加得到每行对应的行灰度增量总和，将每行对应的行灰度增量总和减去下一相邻行对应的行灰度增量总和得到该行对应的边界参考值，将全部行中边界参考值最小值对应的行的下一相邻行确定为上边界，将全部行中边界参考值最大值对应的行确定为下边界。同理，可将全部列中边界参考值最小值对应的列的下一相邻列确定为左边界，将全部列中边界参考值最大值对应的列确定为右边界。

由此，若待检测图像中存在污渍，由于污渍区域内的像素点的灰度值相同或者相差不大，因此，在边界检测过程中，污渍区域内只有污渍边界像素点与边界确定方向上相邻像素点之间的灰度差可能较大，污渍区域内其它像素点与边界确定方向上相邻像素点之间的灰度差为零或者较小，则在根据灰度差计算与各像素点对应的边界确定方向灰度增量，并根据与各像素点对应的边界确定方向灰度增量，在灰度图中检测与边界确定方向匹配的边界位置时，可大大减少污渍区域对边界检测的干扰，提高确定边界的准确性，从而为后续的识别去除更多的干扰信息。

本发明实施例通过获取与待检测图像对应的灰度图；确定边界检测范围，根据灰度图中边界检测范围内的各像素点与边界确定方向上相邻像素点之间的灰度差，计算与各像素点对应的边界确定方向灰度增量；根据与各像素点对应的边界确定方向灰度增量，在灰度图中检测与所述边界确定方向匹配的边界位置。解决了现有技术中在待检测图像中存在污渍的情况下，无法准确确定前景图像边界的问题，实现直接通过灰度图中像素点的灰度值确定边界，在待检测图像中存在污渍的情况下，减少污渍在边界检测过程中的影响，提高确定边界的准确性，从而为后续的识别去除更多的干扰信息。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的一种边界检测的方法的流程图，本实施例为在上述实施例的基础上进行进一步优化。本实施例提供的方法具体包括如下步骤：

步骤210、获取与待检测图像对应的灰度图。

步骤220、确定边界检测范围。

本实施例中，边界检测范围包括：上边界检测范围和下边界检测范围。

步骤230、获取灰度图中边界检测范围内的一个像素点作为目标像素点。

优选的，确定上边界检测范围或者下边界检测范围后，遍历上边界检测范围或者下边界检测范围内的每一个像素点，将遍历的当前像素点作为目标像素点。

步骤240、在边界确定方向上，获取与目标像素点相邻的第一相邻像素点以及第二相邻像素点。

对于边界检测范围为上边界检测范围或者下边界边界检测范围，边界确定方向为行方向，则获取与目标像素点同行的第一相邻像素点以及第二相邻像素点。其中，第一相邻像素点和第二相邻像素点可分别为目标像素点的左相邻像素点和右相邻像素点。

步骤250、计算第一相邻像素点与目标像素点之间的第一灰度差绝对值，以及第二相邻像素点与目标像素点之间的第二灰度差绝对值。

将第一相邻像素点的灰度值与目标像素点的灰度值相减并将相减后的差值取绝对值得到第一灰度差绝对值，将第二相邻像素点的灰度值与目标像素点的灰度值相减并将相减后的差值取绝对值得到第二灰度差绝对值。

步骤260、获取第一灰度差绝对值与第二灰度差绝对值中的最大值作为与目标像素点对应的边界确定方向灰度增量。

由于前景图像与背景图像的交界处的像素之间的灰度值存在较大的突变，所以，前景图像的边界像素点与其相邻的背景图像的像素点之间的灰度差绝对值较大，则灰度差绝对值越大，边界存在的可能性越大，因此，获取第一灰度差绝对值与第二灰度差绝对值中的最大值作为与目标像素点对应的行方向灰度增量。

示例性的，对于边界检测范围内只存在第一相邻像素点的目标像素点，可取第一灰度差绝对值作为与目标像素点对应的行方向灰度增量，或对于边界检测范围内只存在第二相邻像素点的目标像素点，可取第二灰度差绝对值作为与目标像素点对应的行方向灰度增量。

步骤270、判断是否完成对灰度图中边界检测范围内全部像素点的处理，若是，执行步骤280，否则，执行步骤230。

在得到目标像素点对应的行方向灰度增量后，则将上边界检测范围或者下边界检测范围内该目标像素点的下一个像素点作为新的目标像素点，并得到新的目标像素点对应的行方向灰度增量，直至得到灰度图中上边界检测范围或者下边界检测范围内所有像素点对应的行方向灰度增量。

步骤280、根据与各像素点对应的行方向灰度增量，计算与灰度图中边界检测范围内各行对应的行灰度增量总和。

将上边界检测范围或者下边界检测范围内同行所有像素点对应的行方向灰度增量相加，得到该行对应的行灰度增量总和，并通过上述方法得到上边界检测范围或者下边界检测范围内所有行对应的行灰度增量总和。

步骤290、以边界检测范围内的第一行为起点，依次获取一行作为当前行，并获取当前行的下一相邻行。

获取上边界检测范围或者下边界检测范围内各行对应的行灰度增量总和之后，以上边界检测范围或者下边界检测范围内的第一行为起点，依次获取一行作为当前行，并获取当前行的下一相邻行。

步骤2100、将当前行的行灰度增量总和减去下一相邻行的行灰度增量总和的结果作为与当前行对应的边界参考值。

将当前行对应的行灰度增量总和减去下一相邻行对应的行灰度增量总和，得到当前行对应的边界参考值。

步骤2110、判断是否完成对边界检测范围内全部行的处理，若是，执行步骤2120，否则，执行步骤290。

遍历上边界检测范围或者下边界检测范围内所有行，直至得到上边界检测范围或者下边界检测范围内全部行对应的边界参考值。

示例性的，对于上边界检测范围或者下边界检测范围内最后一行对应的边界参考值可设置为零或者可设置为与上一相邻行对应的边界参考值相同，又或者不获取最后一行对应的边界参考值。

步骤2120、如果当前处理的边界检测范围为上边界检测范围，则将与最小边界参考值对应的行的下一相邻行作为灰度图的上边界；如果当前处理的边界检测范围为下边界检测范围，则将与最大边界参考值对应的行作为灰度图的下边界。

如果当前处理的边界检测范围为上边界检测范围，由于上边界所在行包括前景图像和背景图像，前景图像和背景图像之间边界处像素点之间的灰度值较大突变，因此，上边界所在行对应的行灰度增量总和较大，且由于上边界所在行的上一相邻行为背景图像，该行的像素之间的灰度值相差较小，因此，上边界所在行的上一相邻行对应的行灰度增量总和较小，所以，上边界所在行的上一相邻行对应的边界参考值较小。因此，将上边界检测范围内与最小边界参考值对应的行的下一相邻行作为灰度图的上边界。

如果当前处理的边界检测范围为下边界检测范围，由于下边界所在行包括前景图像和背景图像，前景图像和背景图像之间边界处像素点之间的灰度值较大突变，因此，下边界所在行对应的行灰度增量总和较大，且由于下边界所在行的下一相邻行为背景图像，该行的像素之间的灰度值相差较小，因此，下边界所在行的下一相邻行对应的行灰度增量总和较小，所以，下边界所在行对应的边界参考值较大。因此，将下边界检测范围内与最大边界参考值对应的行作为灰度图的下边界。

本实施例通过确定上边界检测范围和下边界检测范围，并得到边界检测范围每个像素点对应的第一灰度差绝对值以及第二灰度差绝对值，将第一灰度差绝对值与第二灰度差绝对值中的最大值作为该像素点对应的行方向灰度增量，根据与各像素点对应的行方向灰度增量，在灰度图中检测与行方向匹配的边界位置，从而实现待检测图像中前景图像的上边界和下边界检测。基于待检测图像中存在污渍时，由于污渍区域内的像素点之间的灰度值相同或相差不大，因此，污渍区域内除污渍区域的边界像素点对应的行方向灰度增量可能较大，其余像素点对应的行方向灰度增量均很小，从而通过根据与各像素点对应的边界确定方向灰度增量，在灰度图中检测与行方向匹配的上下边界位置时，可大大较少污渍区域在边界检测过程中对边界检测的影响，提高确定上下边界的准确性，从而为后续的识别去除更多的干扰信息。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的一种边界检测的方法的流程图，本实施例为在上述实施例的基础上进行进一步优化。本实施例提供的方法具体包括如下步骤：

步骤310、获取与待检测图像对应的灰度图。

步骤320、确定边界检测范围。

本实施例中，边界检测范围包括：左边界检测范围和右边界检测范围。

步骤330、获取灰度图中边界检测范围内的一个像素点作为目标像素点。

优选的，确定左边界检测范围或者右边界检测范围后，遍历左边界检测范围或者右边界检测范围内的每一个像素点，将遍历的当前像素点作为目标像素点。

步骤340、在边界确定方向上，获取与目标像素点相邻的第一相邻像素点以及第二相邻像素点。

对于边界检测范围为左边界检测范围或者右边界边界检测范围，边界确定方向为列方向，则获取与目标像素点同列的第一相邻像素点以及第二相邻像素点。其中，第一相邻像素点和第二相邻像素点可分别为目标像素点的上相邻像素点和下相邻像素点。

步骤350、计算第一相邻像素点与目标像素点之间的第一灰度差绝对值，以及第二相邻像素点与目标像素点之间的第二灰度差绝对值。

将第一相邻像素点的灰度值与目标像素点的灰度值相减并将相减后的差值取绝对值得到第一灰度差绝对值，将第二相邻像素点的灰度值与目标像素点的灰度值相减并将相减后的差值取绝对值得到第二灰度差绝对值。

步骤360、获取第一灰度差绝对值与第二灰度差绝对值中的最大值作为与目标像素点对应的边界确定方向灰度增量。

由于前景图像与背景图像的交界处的像素之间的灰度值存在较大的突变，因此，前景图像的边界像素点与其相邻的背景图像的像素点之间的灰度差绝对值较大，则灰度差绝对值越大，边界存在的可能性越大，因此，获取第一灰度差绝对值与第二灰度差绝对值中的最大值作为与目标像素点对应的列方向灰度增量。

示例性的，对于边界检测范围内只存在第一相邻像素点的目标像素点，可取第一灰度差绝对值作为与目标像素点对应的列方向灰度增量，或对于边界检测范围内只存在第二相邻像素点的目标像素点，可取第二灰度差绝对值作为与目标像素点对应的列方向灰度增量。

步骤370、判断是否完成对灰度图中边界检测范围内全部像素点的处理，若是，执行步骤380，否则，执行步骤330。

在得到目标像素点对应的列方向灰度增量后，则将左边界检测范围或者右边界检测范围内该目标像素点的下一个像素点作为新的目标像素点，并得到新的目标像素点对应的列方向灰度增量，直至得到灰度图中左边界检测范围或者右边界检测范围内所有像素点对应的列方向灰度增量。

步骤380、根据与各像素点对应的列方向灰度增量，计算与灰度图中边界检测范围内各列对应的列灰度增量总和。

将左边界检测范围或者右边界检测范围内同列所有像素点对应的列方向灰度增量相加，得到该列对应的列灰度增量总和，并通过上述方法，得到获取左边界检测范围或者右边界检测范围内所有列对应的列灰度增量总和。

步骤390、以边界检测范围内的第一列为起点，依次获取一列作为当前列，并获取当前列的下一相邻列。

获取左边界检测范围或者右边界检测范围内各列对应的列灰度增量总和之后，以左边界检测范围或者右边界检测范围内的第一列为起点，依次获取一列作为当前列，并获取当前列的下一相邻列。

步骤3100、将当前列的列灰度增量总和减去下一相邻列的列灰度增量总和的结果作为与当前列对应的边界参考值。

将当前列对应的列灰度增量总和减去下一相邻列对应的列灰度增量总和，得到当前列对应的边界参考值。

步骤3110、判断是否完成对边界检测范围内全部列的处理，若是，执行步骤3120，否则，执行步骤390。

遍历左边界检测范围或者右边界检测范围内所有列，直至得到左边界检测范围或者右边界检测范围内全部列对应的边界参考值。

示例性的，对于左边界检测范围或者右边界检测范围内最后一列对应的边界参考值可设置为零或者可设置为与上一相邻列对应的边界参考值相同，又或者不获取最后一列对应的边界参考值。

步骤3120、如果当前处理的边界检测范围为左边界检测范围，则将与最小边界参考值对应的列的下一相邻列作为灰度图的左边界；如果当前处理的边界检测范围为右边界检测范围，则将与最大边界参考值对应的列作为灰度图的右边界。

如果当前处理的边界检测范围为左边界检测范围，由于左边界所在列包括前景图像和背景图像，前景图像和背景图像之间边界处像素点之间的灰度值较大突变，因此，左边界所在列对应的列灰度增量总和较大，且由于左边界所在列的上一相邻列为背景图像，该列的像素之间的灰度值相差较小，因此，左边界所在列的上一相邻列对应的列灰度增量总和较小，所以，左边界所在列的上一相邻列对应的列灰度增量总和较小，因此，将左边界检测范围内与最小边界参考值对应的列的下一相邻列作为灰度图的左边界。

如果当前处理的边界检测范围为右边界检测范围，由于右边界所在列包括前景图像和背景图像，前景图像和背景图像之间边界处像素点之间的灰度值较大突变，因此，右边界所在列对应的列灰度增量总和较大，且由于列边界所在列的下一相邻列为背景图像，该列的像素之间的灰度值相差较小，因此，右边界所在列的下一相邻列对应的列灰度增量总和较小，所以，右边界所在行对应的边界参考值较大。因此，将右边界检测范围内与最大边界参考值对应的列作为灰度图的右边界。

本实施例通过确定左边界检测范围和右边界检测范围，并得到边界检测范围每个像素点对应的第一灰度差绝对值以及第二灰度差绝对值，将第一灰度差绝对值与第二灰度差绝对值中的最大值作为该像素点对应的列方向灰度增量，根据与各像素点对应的列方向灰度增量，在灰度图中检测与列方向匹配的边界位置，从而实现待检测图像中前景图像的左边界和右边界检测。基于待检测图像中存在污渍时，由于污渍区域内的像素点之间的灰度值相同或相差不大，因此，污渍区域内除污渍区域的边界像素点对应的列方向灰度增量可能较大，其余像素点对应的列方向灰度增量均很小，从而通过根据与各像素点对应的列方向灰度增量，在灰度图中检测与列方向匹配的左右边界位置时，可大大较少污渍区域在边界检测过程中对边界检测的影响，提高确定左右边界的准确性，从而为后续的识别去除更多的干扰信息。

实施例四

图4为本发明实施例四提供的一种边界检测的装置的结构图。该装置适用于需对图像进行边界检测的情况，该装置可由软件和\或硬件组成。本实施例提供的装置包括：灰度图获取模块410、灰度增量计算模块420和边界位置确定模块430。

灰度图获取模块410，用于获取与待检测图像对应的灰度图；

灰度增量计算模块420，用于确定边界检测范围，根据所述灰度图中所述边界检测范围内的各像素点与边界确定方向上相邻像素点之间的灰度差，计算与各所述像素点对应的边界确定方向灰度增量；

边界位置确定模块430，用于根据所述与各所述像素点对应的边界确定方向灰度增量，在所述灰度图中检测与所述边界确定方向匹配的边界位置。

本实施例通过灰度图获取模块获取与待检测图像对应的灰度图，通过灰度增量计算模块确定边界检测范围，根据灰度图中边界检测范围内的各像素点与边界确定方向上相邻像素点之间的灰度差，计算与各像素点对应的边界确定方向灰度增量，通过边界位置确定模块根据与各像素点对应的边界确定方向灰度增量，在灰度图中检测与所述边界确定方向匹配的边界位置。解决了现有技术中在待检测图像中存在污渍的情况下，无法准确确定前景图像边界的问题，实现直接通过灰度图中像素点的灰度值确定边界，在待检测图像中存在污渍的情况下，减少污渍在边界检测过程中的影响，提高确定边界的准确性，从而为后续的识别去除更多的干扰信息。

上述方案中，优选的是，

如果所述边界确定方向为行方向，则所述边界确定方向灰度增量为行方向灰度增量，与所述边界确定方向匹配的边界位置为上下边界；

如果所述边界确定方向为列方向，则所述边界确定方向灰度增量为列方向灰度增量，与所述边界确定方向匹配的边界位置为左右边界。

上述方案中，优选的是，所述灰度增量计算模块，包括：

检测范围确定单元，用于确定边界检测范围；

目标像素点获取单元，用于获取所述灰度图中所述边界检测范围内的一个像素点作为目标像素点；

相邻像素点获取单元，用于在所述边界确定方向上，获取与所述目标像素点相邻的第一相邻像素点以及第二相邻像素点；

灰度差计算单元，用于计算所述第一相邻像素点与所述目标像素点之间的第一灰度差绝对值，以及所述第二相邻像素点与所述目标像素点之间的第二灰度差绝对值；

灰度增量获取单元，用于获取所述第一灰度差绝对值与所述第二灰度差绝对值中的最大值作为与所述目标像素点对应的边界确定方向灰度增量；

返回执行单元，用于返回执行获取所述灰度图中所述边界检测范围内的一个像素点作为目标像素点的操作，直至完成对所述灰度图中所述边界检测范围内全部像素点的处理。

上述方案中，优选的是，边界位置确定模块，包括：

行灰度增量总和计算单元，用于如果所述边界确定方向为行方向，则根据与所述各所述像素点对应的行方向灰度增量，计算与所述灰度图中所述边界检测范围内各行对应的行灰度增量总和；

上下边界确定单元，用于根据与所述各行对应的行灰度增量总和，确定所述灰度图的上下边界；

列灰度增量总和计算单元，用于如果所述边界确定方向为列方向，则根据与所述各所述像素点对应的列方向灰度增量，计算与所述灰度图中所述边界检测范围内各列对应的列灰度增量总和；

左右边界确定单元，用于根据与所述各列对应的列灰度增量总和，确定所述灰度图的左右边界。

上述方案中，优选的是，上下边界确定单元，包括：

当前行获取子单元，用于以所述边界检测范围内的第一行为起点，依次获取一行作为当前行，并获取所述当前行的下一相邻行；其中，所述边界检测范围包括：上边界检测范围以及下边界检测范围；

第一边界参考值获取子单元，用于将所述当前行的行灰度增量总和减去所述下一相邻行的行灰度增量总和的结果作为与所述当前行对应的边界参考值；

第一返回执行子单元，用于返回执行以所述边界检测范围内的第一行为起点，依次获取一行作为当前行，并获取所述当前行的下一相邻行的操作，直至完成对所述边界检测范围内全部行的处理；

上下边界确定子单元，用于如果当前处理的边界检测范围为上边界检测范围，则将与最小边界参考值对应的行的下一相邻行作为所述灰度图的上边界；如果当前处理的边界检测范围为下边界检测范围，则将与最大边界参考值对应的行作为所述灰度图的下边界。

上述方案中，优选的是，左右边界确定单元，包括：

当前列获取子单元，用于以所述边界检测范围内的第一列为起点，依次获取一列作为当前列，并获取所述当前列的下一相邻列；其中，所述边界检测范围包括：左边界检测范围以及右边界检测范围；

第二边界参考值获取子单元，用于将所述当前列的列灰度增量总和减去所述下一相邻列的列灰度增量总和的结果作为与所述当前列对应的边界参考值；

第二返回执行子单元，用于返回执行以所述边界检测范围内的第一列为起点，依次获取一列作为当前列，并获取所述当前列的下一相邻列的操作，直至完成对所述边界检测范围内全部列的处理；

左右边界确定子单元，用于如果当前处理的边界检测范围为左边界检测范围，则将与最小边界参考值对应的列的下一相邻列作为所述灰度图的左边界；如果当前处理的边界检测范围为右边界检测范围，则将与最大边界参考值对应的列作为所述灰度图的右边界。

上述装置可执行本发明任一实施例所提供的方法，具备执行上述方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任一实施例所提供的方法。

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 (10)

1.一种边界检测的方法，其特征在于，包括：

获取与待检测图像对应的灰度图；

确定边界检测范围，根据所述灰度图中所述边界检测范围内的各像素点与边界确定方向上相邻像素点之间的灰度差，计算与各所述像素点对应的边界确定方向灰度增量；

根据所述与各所述像素点对应的边界确定方向灰度增量，在所述灰度图中检测与所述边界确定方向匹配的边界位置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：

如果所述边界确定方向为行方向，则所述边界确定方向灰度增量为行方向灰度增量，与所述边界确定方向匹配的边界位置为上下边界；

如果所述边界确定方向为列方向，则所述边界确定方向灰度增量为列方向灰度增量，与所述边界确定方向匹配的边界位置为左右边界。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述灰度图中所述边界检测范围内的各像素点与边界确定方向上相邻像素点之间的灰度差，计算与各所述像素点对应的边界确定方向灰度增量，包括：

获取所述灰度图中所述边界检测范围内的一个像素点作为目标像素点；

在所述边界确定方向上，获取与所述目标像素点相邻的第一相邻像素点以及第二相邻像素点；

计算所述第一相邻像素点与所述目标像素点之间的第一灰度差绝对值，以及所述第二相邻像素点与所述目标像素点之间的第二灰度差绝对值；

获取所述第一灰度差绝对值与所述第二灰度差绝对值中的最大值作为与所述目标像素点对应的边界确定方向灰度增量；

返回执行获取所述灰度图中所述边界检测范围内的一个像素点作为目标像素点的操作，直至完成对所述灰度图中所述边界检测范围内全部像素点的处理。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述与各所述像素点对应的边界确定方向灰度增量，在所述灰度图中检测与所述边界确定方向匹配的边界位置，包括：

如果所述边界确定方向为行方向，则根据与所述各所述像素点对应的行方向灰度增量，计算与所述灰度图中所述边界检测范围内各行对应的行灰度增量总和；并根据与所述各行对应的行灰度增量总和，确定所述灰度图的上下边界；

如果所述边界确定方向为列方向，则根据与所述各所述像素点对应的列方向灰度增量，计算与所述灰度图中所述边界检测范围内各列对应的列灰度增量总和；并根据与所述各列对应的列灰度增量总和，确定所述灰度图的左右边界。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据与所述各行对应的行灰度增量总和，确定所述灰度图的上下边界，包括：

以所述边界检测范围内的第一行为起点，依次获取一行作为当前行，并获取所述当前行的下一相邻行；其中，所述边界检测范围包括：上边界检测范围以及下边界检测范围；

将所述当前行的行灰度增量总和减去所述下一相邻行的行灰度增量总和的结果作为与所述当前行对应的边界参考值；

返回执行以所述边界检测范围内的第一行为起点，依次获取一行作为当前行，并获取所述当前行的下一相邻行的操作，直至完成对所述边界检测范围内全部行的处理；

如果当前处理的边界检测范围为上边界检测范围，则将与最小边界参考值对应的行的下一相邻行作为所述灰度图的上边界；如果当前处理的边界检测范围为下边界检测范围，则将与最大边界参考值对应的行作为所述灰度图的下边界。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据与所述各列对应的列灰度增量总和，确定所述灰度图的左右边界，包括：

以所述边界检测范围内的第一列为起点，依次获取一列作为当前列，并获取所述当前列的下一相邻列；其中，所述边界检测范围包括：左边界检测范围以及右边界检测范围；

将所述当前列的列灰度增量总和减去所述下一相邻列的列灰度增量总和的结果作为与所述当前列对应的边界参考值；

返回执行以所述边界检测范围内的第一列为起点，依次获取一列作为当前列，并获取所述当前列的下一相邻列的操作，直至完成对所述边界检测范围内全部列的处理；

如果当前处理的边界检测范围为左边界检测范围，则将与最小边界参考值对应的列的下一相邻列作为所述灰度图的左边界；如果当前处理的边界检测范围为右边界检测范围，则将与最大边界参考值对应的列作为所述灰度图的右边界。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取与待检测图像对应的灰度图之后，还包括：

将所述灰度图进行灰度拉伸处理。

8.一种边界检测的装置，其特征在于，包括：

灰度图获取模块，用于获取与待检测图像对应的灰度图；

灰度增量计算模块，用于确定边界检测范围，根据所述灰度图中所述边界检测范围内的各像素点与边界确定方向上相邻像素点之间的灰度差，计算与各所述像素点对应的边界确定方向灰度增量；

边界位置确定模块，用于根据所述与各所述像素点对应的边界确定方向灰度增量，在所述灰度图中检测与所述边界确定方向匹配的边界位置。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，

如果所述边界确定方向为行方向，则所述边界确定方向灰度增量为行方向灰度增量，与所述边界确定方向匹配的边界位置为上下边界；

如果所述边界确定方向为列方向，则所述边界确定方向灰度增量为列方向灰度增量，与所述边界确定方向匹配的边界位置为左右边界。

10.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述灰度增量计算模块，包括：

检测范围确定单元，用于确定边界检测范围；

目标像素点获取单元，用于获取所述灰度图中所述边界检测范围内的一个像素点作为目标像素点；

相邻像素点获取单元，用于在所述边界确定方向上，获取与所述目标像素点相邻的第一相邻像素点以及第二相邻像素点；

灰度差计算单元，用于计算所述第一相邻像素点与所述目标像素点之间的第一灰度差绝对值，以及所述第二相邻像素点与所述目标像素点之间的第二灰度差绝对值；

灰度增量获取单元，用于获取所述第一灰度差绝对值与所述第二灰度差绝对值中的最大值作为与所述目标像素点对应的边界确定方向灰度增量；

返回执行单元，用于返回执行获取所述灰度图中所述边界检测范围内的一个像素点作为目标像素点的操作，直至完成对所述灰度图中所述边界检测范围内全部像素点的处理。