CN106991680B - 一种在视觉摄像机中运用三阶导数于图像边缘检测的方法 - Google Patents

一种在视觉摄像机中运用三阶导数于图像边缘检测的方法 Download PDF

Info

Publication number
CN106991680B
CN106991680B CN201710226536.9A CN201710226536A CN106991680B CN 106991680 B CN106991680 B CN 106991680B CN 201710226536 A CN201710226536 A CN 201710226536A CN 106991680 B CN106991680 B CN 106991680B
Authority
CN
China
Prior art keywords
module
derivative
image
convolution
template
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201710226536.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN106991680A (zh
Inventor
钮旋
阮俊瑾
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Uhdvision Technology Co ltd
Original Assignee
Shanghai Uhdvision Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Uhdvision Technology Co ltd filed Critical Shanghai Uhdvision Technology Co ltd
Priority to CN201710226536.9A priority Critical patent/CN106991680B/zh
Publication of CN106991680A publication Critical patent/CN106991680A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN106991680B publication Critical patent/CN106991680B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20Special algorithmic details
    • G06T2207/20172Image enhancement details
    • G06T2207/20192Edge enhancement; Edge preservation

Landscapes

  • Studio Devices (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

本专利公开了一种运用三阶导数的数学方法于图像边缘检测方法上,以达到准确地检测出图像边缘的目的。并在此基础上削减额外处理的开销,使得可将视觉摄像机的拍摄和处理紧密结合,以达到视觉摄像机硬件软件结构最优化的目标。将三阶导数模板以卷积算子形式保存,在控制逻辑的控制下与图像数据进行卷积运算形成图像边缘数据,经计算模块计算判断是否满足重复过零以及对称地达到反向极值的特征,据此保留所得边缘位置信息,并与原始图像合成输出。

Description

一种在视觉摄像机中运用三阶导数于图像边缘检测的方法
技术领域
本发明涉及一种数字摄像机。
背景技术
对拍摄到的图像进行边缘检测是视觉摄像机(一种智能摄像机)中一重要的处理环节。所谓图像边缘即是图像中亮度或色彩等可度量值(统称灰度值)发生突变的区域。图像边缘检测的方法归纳起来可分为基于搜索和基于零交叉两类:基于搜索边缘检测方法首先计算边缘强度,然后估计边缘的局部方向,在此方向上找到边缘强度最大值作为边缘。其数学基础为一阶导数;基于零交叉的方法找到由图像得到的二阶导数的零交叉点来定位边缘。其数学基础为二阶导数。适当的滤波作为边缘检测的预处理通常是必要的,因为基于一阶、二阶导数的图像边缘检测方法的主要问题在于不能有效过滤非边缘点以及噪声,以致不能准确定位边缘,需要采用额外的措施予以协助。而采用额外措施将增加额外处理开销,这对基于嵌入式系统的视觉摄像机是不利的。
发明内容
本发明的目的在于运用三阶导数的数学方法于图像边缘检测方法上,以达到准确地检测出图像边缘的目的。并在此基础上削减额外处理的开销,使得可将视觉摄像机的拍摄和处理紧密结合,以达到视觉摄像机硬件软件结构最优化的目标。
各阶导数与图像边缘的关系如图1所示。三阶导数在图像边缘位置重复过零以及对称地达到反向极值。对于图像边缘而言,这一特征具有特征出现的鲁棒性,适合稳定地表达边缘位置。本发明即是运用三阶导数在图像边缘位置重复过零以及对称地达到反向极值的特点,稳定地表达边缘位置。
在视觉检测中,通常采用水平、垂直、45o及135o四个方向的边缘检测。其三阶导数模板分别为:
Figure 877198DEST_PATH_IMAGE001
(E-1)
Figure 87731DEST_PATH_IMAGE002
(E-2)
Figure 19915DEST_PATH_IMAGE003
(E-3)
Figure 586812DEST_PATH_IMAGE004
(E-4)
边缘点E ij 的计算为图像数据X ij 与模板M的卷积。
在水平方向:
Figure 147107DEST_PATH_IMAGE005
(E-5)
在垂直方向:
Figure 794120DEST_PATH_IMAGE006
(E-6)
在45o及135o方向分别为:
Figure 557808DEST_PATH_IMAGE007
(E-7)
Figure 705892DEST_PATH_IMAGE008
(E-8)。
实现上述目的的技术方案:
一种在视觉摄像机中运用三阶导数于图像边缘检测的方法,包括图像拍摄模块、缓存模块、控制逻辑模块、三阶导数模板、卷积运算、数据整理模块、计算模块、数据合成模块,如图2所示。所述图像拍摄模块用于拍摄序列彩色图像;所述缓存模块用于缓存卷积计算所需原始图像行,其送到卷积运算的数据在控制逻辑的控制下输送;所述控制逻辑模块用于控制缓存模块及三阶导数模板送往卷积运算的数据及控制卷积运算的进程;所述三阶导数模板为由公式(E-1)~(E-4)表达的卷积算子,其调用受控制逻辑的控制;所述卷积运算执行由公式(E-5)~(E-8)表达的运算,得出图像边缘点数据,其运算节拍受控制逻辑的控制;所述数据整理模块用于按方向及次序排列卷积运算所得结果;所述计算模块用于计算经整理的卷积运算结果,判断所得到的图像边缘点数据是否满足重复过零以及对称地达到反向极值的特征,据此保留所得边缘位置信息;所述数据合成模块用于合成原始图像及计算出的边缘位置信息。
采用上述技术方案,本发明 有益的技术效果在于:
(1)运用三阶导数在图像边缘位置重复过零以及对称地达到反向极值的特点,稳定地表达边缘位置;
(2)采用三阶导数模板与图像数据的卷积有助于快速计算出结果;
(3)采用合成原始图像及计算出的边缘位置信息有助于信息使用。
附图说明
图1为各阶导数与图像边缘的关系。
图2为运用三阶导数于图像边缘检测的系统框图。
图3为运用三阶导数于图像边缘检测的系统地具体实施框图。
具体实施方式
一种在视觉摄像机中运用三阶导数于图像边缘检测的方法,如图3所示,包括图像拍摄模块1、缓存模块2、控制逻辑模块3、三阶导数模板模块4、卷积计算模块5、数据整理模块6、计算模块7和数据合成模块8。所述图像拍摄模块1用于拍摄彩色数字图像序列;所述缓存模块2用于缓存因卷积计算所需原始图像行;所述控制逻辑模块3用于产生控制缓存模块2向卷积计算模块5输送数据的控制信号及时钟、产生三阶导数模板模块4输送数据往卷积计算模块5的控制信号及时钟以及产生控制卷积运算的进程的控制信号;所述三阶导数模板模块4保存有由公式(E-1)~(E-4)表达的卷积算子,其调用受控制逻辑模块3的控制;所述卷积计算模块5用于执行由公式(E-5)~(E-8)表达的运算,其运算次序及节拍受控制逻辑模块3的控制;所述数据整理模块6用于按方向及次序排列卷积运算所得结果;所述计算模块7用于计算经数据整理模块6整理的卷积运算结果,判断所得数据是否满足重复过零以及对称地达到反向极值的特征,据此保留所得边缘位置信息;所述数据合成模块8用于合成原始图像及计算出的边缘位置信息。

Claims (1)

1.一种在视觉摄像机中运用三阶导数于图像边缘检测的方法,其特征在于,包括以下步骤:
令一图像拍摄模块拍摄序列彩色图像;
令一缓存模块缓存所述序列彩色图像中用于卷积计算的原始图像行;
令一三阶导数模板模块保存多个三阶导数模板,各所述三阶导数模板分别为不同方向的卷积算子;
令一卷积计算模块执行所述不同方向的卷积算子与所述原始图像行的卷积以获得图像边缘点数据;
令一数据整理模块按方向及次序排列所述卷积计算模块运算所得的图像边缘点数据;
令一计算模块计算经整理的图像边缘点数据,并判断出所述图像边缘点数据满足重复过零以及对称地达到方向极值的特征时,以保留所得边缘位置信息;
令一数据合成模块合成所述原始图像行及所述边缘位置信息;
其中,所述缓存模块、所述三阶导数模块、以及卷积计算模块藉由一控制逻辑模块输产生的控制信号及时钟控制各模块的运算次序及节拍;
其中,所述三阶导数模板模块保存的多个三阶导数模板为水平方向、垂直方向、45°方向及135°方向的卷积算子;
所述三阶导数模板在水平方向为:
Figure FDA0002513527790000011
所述三阶导数模板在垂直方向为:
Figure FDA0002513527790000012
所述三阶导数模板在45°方向为:
Figure FDA0002513527790000013
所述三阶导数模板在135°方向为:
Figure FDA0002513527790000021
其中,所述令一卷积计算模块执行所述不同方向的卷积算子与所述原始图像行的卷积以获得图像边缘点数据的步骤中,所述图像边缘点数据的边缘点Eij的计算为图像数据Xij与模板M的卷积:
在水平方向:
Figure FDA0002513527790000022
在垂直方向:
Figure FDA0002513527790000023
在45°方向:
Figure FDA0002513527790000024
以及,在135°方向:
Figure FDA0002513527790000025
CN201710226536.9A 2017-04-09 2017-04-09 一种在视觉摄像机中运用三阶导数于图像边缘检测的方法 Active CN106991680B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710226536.9A CN106991680B (zh) 2017-04-09 2017-04-09 一种在视觉摄像机中运用三阶导数于图像边缘检测的方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201710226536.9A CN106991680B (zh) 2017-04-09 2017-04-09 一种在视觉摄像机中运用三阶导数于图像边缘检测的方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN106991680A CN106991680A (zh) 2017-07-28
CN106991680B true CN106991680B (zh) 2020-11-17

Family

ID=59415471

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201710226536.9A Active CN106991680B (zh) 2017-04-09 2017-04-09 一种在视觉摄像机中运用三阶导数于图像边缘检测的方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN106991680B (zh)

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1451143A (zh) * 2000-01-12 2003-10-22 皇家菲利浦电子有限公司 用于边缘检测的方法和设备
CN105335960A (zh) * 2014-08-13 2016-02-17 温州大学 结合边缘检测和分水岭算法的图像分割方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1451143A (zh) * 2000-01-12 2003-10-22 皇家菲利浦电子有限公司 用于边缘检测的方法和设备
CN105335960A (zh) * 2014-08-13 2016-02-17 温州大学 结合边缘检测和分水岭算法的图像分割方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
三阶差分运算在图像边缘检测中的应用;陈莉;《陕西理工学院学报》;20150228;第31卷(第1期);第37-41页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN106991680A (zh) 2017-07-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US9947077B2 (en) Video object tracking in traffic monitoring
JP6030617B2 (ja) 画像処理装置および画像処理方法
CN104301596B (zh) 一种视频处理方法及装置
CN107607546B (zh) 基于光度立体视觉的皮革缺陷检测方法、系统及装置
US20200074646A1 (en) Method for obtaining image tracking points and device and storage medium thereof
KR101901184B1 (ko) 깊이 영상을 사용한 컬러 영상 처리 장치 및 방법
US10764563B2 (en) 3D enhanced image correction
JP2009525543A (ja) 二次元画像からの三次元の顔の復元
RU2419880C2 (ru) Способ и устройство для вычисления и фильтрации карты диспарантности на основе стерео изображений
CN103679733A (zh) 一种信号灯图像处理方法及其装置
JP2015194487A (ja) 視差値導出装置、移動体、ロボット、視差値導出方法、視差値生産方法及びプログラム
CN112270691B (zh) 一种基于动态滤波器网络的单目视频结构和运动预测方法
JP2010152521A (ja) 画像立体化処理装置及び方法
KR101125061B1 (ko) Ldi 기법 깊이맵을 참조한 2d 동영상의 3d 동영상 전환방법
JPH03143183A (ja) 動き補償方法
CN106991680B (zh) 一种在视觉摄像机中运用三阶导数于图像边缘检测的方法
WO2008102898A1 (ja) 画質改善処理装置、画質改善処理方法及び画質改善処理プログラム
JP2019191973A (ja) 学習画像生成装置及び学習画像生成方法、並びに画像認識装置及び画像認識方法
JP5435221B2 (ja) 音源信号分離装置、音源信号分離方法及びプログラム
CN113487487B (zh) 一种异构立体图像的超分辨率重建方法及系统
KR101775272B1 (ko) 멀티 애퍼처 카메라에서 스파스 깊이 이미지들의 깊이 개선 방법 및 시스템
WO2020115866A1 (ja) 深度処理システム、深度処理プログラムおよび深度処理方法
WO2020184006A1 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及び非一時的なコンピュータ可読媒体
CN110163892B (zh) 基于运动估计插值的学习率渐进更新方法及动态建模系统
KR101631023B1 (ko) 이웃 기반의 강도 보정 장치, 백그라운드 획득 장치 및 그 방법

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant