CN108205814B - 彩色图像的黑白轮廓生成方法 - Google Patents

彩色图像的黑白轮廓生成方法 Download PDF

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CN108205814B CN201611177233.4A CN201611177233A CN108205814B CN 108205814 B CN108205814 B CN 108205814B CN 201611177233 A CN201611177233 A CN 201611177233A CN 108205814 B CN108205814 B CN 108205814B
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Abstract

本发明公开了一种彩色图像的黑白轮廓生成方法，其包括：将彩色图像中的各像素点对应为RGB颜色空间的矢量，通过计算矢量间的距离，并设定合适的阈值，生成含初始轮廓的二值图像；以及，针对初始轮廓中可能存在的断点和噪声点进行进一步处理，获得最终的轮廓。本发明提供的彩色图像的黑白轮廓生成方法实现过程直观，算法明晰，整个过程计算简单、算法复杂度低，时效性强，适用范围广，既适用于对彩色图像进行处理，也可应用于对灰度图像进行处理。

Description

彩色图像的黑白轮廓生成方法
技术领域
本发明涉及一种图像的轮廓提取方法，特别涉及一种彩色图像的黑白轮廓生成方法，属于图像处理技术领域。
背景技术
轮廓是图像的基本特征之一，准确提取图像轮廓为图像的后续处理提供了重要的信息。可进一步应用到模板匹配、图像分割、图像识别等图像理解领域，是计算机视觉领域的一个重要的基础性研究热点，有着十分重要的应用价值与研究意义。
现有的轮廓提取方法主要有边缘检测算子法、分水岭算法、数学形态学法、类snake模型的能量最小方法等主动轮廓法。其中，边缘检测算子法可以很好的勾勒出物体的轮廓，具有算法简单/提取速度快等优点，但该类算法过分强调轮廓的特性，而没有强调必须是封闭的，提取的轮廓不一定是连续的，物体内部阴暗变化也会被当作边界检测出来，形成大量的伪边缘，不宜于计算机的下一步处理。分水岭算法对于图像中由于像素差别较小而产生微弱边缘具有良好的相应，可以得到封闭连续的边缘，可以保证在照明、阴影等的影响下分割边缘的封闭性与连续性。数学形态学法提取轮廓具有单像素宽、抗干扰性好等优点，但由于噪声随机分布的特征，物体边界领域受噪声干扰的点、幅值接近阈值的像素点易被检漏或误检，所以提取的轮廓有时有断点的出现，并不是连续的轮廓，也不能把轮廓的特征完全表达出来，给图像的进一步处理带来麻烦。Snake模型对于噪声与对比度不敏感，能将目标从复杂背景中分割出来，并能有效的跟踪目标的形变与非刚体的复杂运动而被广泛用于图像分割与物体跟踪等图像处理领域。前述的主动轮廓法都可以提取任意形状的目标轮廓，但是这类方法需要调节的参数太多，从而使所提取的目标轮廓具有一定的主观性，无法实现目标轮廓的自动提取。
同时，有研究表明，彩色图像中大约有90％的边缘在灰度图像中是检测不到的，因此一般的彩色图像轮廓检测算法是将灰度图像的检测方法分别适用于不同颜色分量后，通过再合成得到结果。前述的边缘检测法与分水岭算法与数学形态学方法在使用到彩色图像上时，有效性会被在一定程度上降低，且分水岭算法的优良表现很大程度上来自于人机交互。此外，前述类snake模型的能量最小法是通过求解方程得到最终轮廓值，对数学要求比较高，求解复杂不直观，计算时间偏长。
发明内容
本发明的主要目的在于提供一种彩色图像的黑白轮廓生成方法，以克服现有技术的不足。
为实现前述发明目的，本发明采用的技术方案包括：
本发明实施例提供了一种彩色图像的黑白轮廓生成方法，其包括：
将彩色图像中的各像素点对应为RGB颜色空间的矢量，通过计算矢量间的距离，并设定合适的阈值，生成含初始轮廓的二值图像；
以及，针对初始轮廓中可能存在的断点和噪声点进行进一步处理，获得最终的轮廓。
进一步的，所述彩色图像的黑白轮廓生成方法可以包括如下步骤：
计算彩色图像中每个像素点和与该像素点相邻的多个像素点在颜色空间的矢量距离和Ai；
计算全部像素的Ai平均值
Figure BDA0001184666580000021
根据
Figure BDA0001184666580000022
设定轮廓比例参数K,并以k1作为调节权值；
根据K，求解调节参数k2；
将k2Ai与设定阈值比较，生成二值图像，得到初始轮廓；
逐个分析所述二值图像中轮廓点的分布情况，判断修正后得到最终轮廓。
更进一步的，所述彩色图像的黑白轮廓生成方法具体包括如下步骤：
1)计算彩色图像中每个像素点Pi的R、G、B值和与该像素点Pi相邻的多个像素点Pj的R、G、B值的差值平方和的方根值
Figure BDA0001184666580000023
j＝1，2，3，…，n；
2)计算该像素点Pi与相邻的多个像素点Pj的ai,j的总和作为该像素点Pi的
Figure BDA0001184666580000024
3)计算全部像素的Ai平均值
Figure BDA0001184666580000031
其中M为总像素数，令轮廓比例参数
Figure BDA0001184666580000032
k1为调节权值；
4)计算各像素点的k2Ai的值，并统计k2Ai值大于设定值的像素点的个数N，当NM近似于K时，求得k2的值；
5)将各像素点的k2Ai值与设定阈值比较，判断各像素点，生成二值图像B，其中采用的判断依据为：
Figure BDA0001184666580000033
其中bi是二值图像中的各像素点；
6)检查二值图像B中每个黑点周围的多个黑点的分布情况，进一步修正轮廓。
更进一步的，前述步骤6)具体可以包括：
a.若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中有3个以上的黑点，则跳过；
b.若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中有不相邻的两个黑点，则跳过；
c.若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中有相邻的两个黑点，则将与该两个黑点不相邻的四个位作候补位；
d.若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中只有一个黑点，则将与该黑点不相邻的五个位作为候补点；
e.若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中无黑点，且如果以该黑点为中心的周围7*7-1范围里均无黑点，则该黑点为无效点，令该点的bi＝255，否则将该8个点均作为候补位；
f.将所述候补位中最大的Ai值记作MaxAi，MaxAi所对应的点作为高级候选点，若存在多个Ai值相等且都是最大的，取相邻的两个以上正中，或将两个以上Ai的值的质心取整作为高级候选点；
g.若k2MaxAi≥k3.设定阈值，则将此MaxAi对应的高级候补位设为黑点，k3为调节参数，取值依据轮廓连续情况而定，取值小于1；
h.重复该步骤6)中的操作，迭代多次直至生成的二值轮廓图的轮廓不再发生变化。
更进一步的，在前述步骤f中，所述质心是通过下式计算的：
Figure BDA0001184666580000041
x、y为图像像素的行数与列数，n为最大值的个数，根据计算结果将x、y取整。
本发明实施例还提供了一种灰度图像的轮廓生成方法，其包括：
将灰度图映射为彩色空间中各颜色值均等于该点灰度值的彩色图；
以及，应用上述彩色图像的黑白轮廓生成方法获得最终轮廓。
与现有技术相比，本发明提供的彩色图像的黑白轮廓生成方法实现过程直观，算法明晰，整个过程计算简单、算法复杂度低，时效性强，适用范围广，既适用于对彩色图像进行处理，也可应用于对灰度图像进行处理。
附图说明
图1是本发明一典型实施案例中彩色图像黑白轮廓的具体生成流程图；
具体实施方式
鉴于现有技术中的不足，本案发明人经长期研究和大量实践，得以提出本发明的技术方案。如下将结合实施例对本发明的技术方案、其实施过程及原理等作进一步的解释说明。
本发明实施例涉及一种彩色图片的黑白轮廓生成方法，可直接针对彩色图像进行轮廓提取，该方法包括：将彩色图像中的各像素点对应为RGB颜色空间矢量，通过计算矢量间的距离大小，设定合适阈值，生成含初始轮廓的二值图像；以及，针对初始轮廓中可能存在的断点、噪声点进行进一步处理，得到最终的轮廓。
进一步的，请参阅图1所示，本实施例的彩色图像的黑白轮廓生成方法还可以包括：
计算彩色图像中每个像素点和与该像素点相邻的多个像素点在颜色空间的矢量距离和Ai；
计算全部像素的Ai平均值
Figure BDA0001184666580000042
根据
Figure BDA0001184666580000043
设定轮廓比例参数K,并以k1作为调节权值；
根据K，求解调节参数k2；
根据k2Ai与设定阈值的比较，生成二值图像，得到初始轮廓；
逐个分析所述二值图像中轮廓点的分布情况，判断修正后得到最终轮廓。
更进一步的，本实施例的彩色图像的黑白轮廓生成方法具体可以包括：
步骤1)：计算图像中每个像素点Pi的R、G、B值与它的若干相邻像素点的R、G、B值的差值平方和的方根值
Figure BDA0001184666580000051
j＝1，2，3，…，n，其中n为正整数，在一些实施案例中n为8，当然也可是其它数值；
步骤2)：计算Pi与周围若干相邻点(此实施案例中优选为8个点，当然也可以是其它数值)的ai,j总和作为该像素的
Figure BDA0001184666580000052
步骤3)：计算全部像素的Ai平均值
Figure BDA0001184666580000053
(M为总像素数)，令
Figure BDA0001184666580000054
k1为调节权值，k1越大，初始轮廓点越多，反之亦然，可以根据具体图像轮廓多少的情况而做出调整，使得轮廓比例参数
Figure BDA0001184666580000055
的值小于1，在一些实施案例中，可以令k1为2；
步骤4)：计算各像素点的k2Ai的值，并统计其值大于设定值的像素点的个数N，求N/M近似于K时，求得k2的值。在该实施案例中该设定值优选为160，当然也可以是其他数值。但当所述设定值是160时，点的可分性较好。当该设定值确定，K确定时，即可求得调节参数k2的值。前述的“近似”是当k2取合适值，使得N/M最接近K。
步骤5)：判断各像素点的k2Ai值与设定阈值(此实施案例中优选为160，当然也可以是其他数值)的大小，判断各像素点，生成二值图像B，具体判断根据为：
Figure BDA0001184666580000056
bi是二值图像中的各像素点；
步骤6)：检查二值图像B中每个“黑点”(考察像素邻域存在的一个黑点)周围8个点中黑点的分布情况(图像边缘点不作考虑)，进一步修正轮廓。
进一步的，前述步骤6)包括：
a.若前述8个点中有3个以上的黑点则跳过；
b.若前述8个点中有不相邻的两个黑点则跳过；
c.若前述8个点中有相邻的两个黑点则将与该两个黑点不相邻的四个位作候补位；
d.若前述8个点中只有一个黑点，则把与该黑点不相邻的5个位作为候补点；
e.若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中无黑点，且如果以该黑点为中心的周围7*7-1范围里均无黑点，则该黑点为无效点，令该点的bi＝255；否则将该8个点均作为候补位；
f.将所述候补位中最大的Ai值记作MaxAi，MaxAi所对应的点作为高级候选点，若存在多个Ai值相等且都是最大的，取相邻几个正中，或几个Ai的值的质心取整作为高级候选点，所述质心可以通过
Figure BDA0001184666580000061
计算，此处x、y为图像像素的行数与列数，n为最大值的个数，根据计算结果将x、y取整。
g.若k2MaxAi≥k3.160，则将此MaxAi对应的高级候补位设为黑点，k3为调节参数，取值依据轮廓连续情况而定，取值小于1；
h.重复步骤6)的操作，迭代多次直至生成的二值轮廓图的轮廓不再发生变化，即不再有考察点需要做处理。
进一步的，本实施例的彩色图片的黑白轮廓生成方法也适用于对灰度图像进行轮廓提取。
其中的一种实施方案包括：将其每个像素点的R、G、B值设为同一灰度值即可。
例如，本实施例的一种灰度图像的轮廓生成方法可以包括：
将灰度图映射为彩色空间中各颜色值均等于该点灰度值的彩色图；
以及，应用前述的彩色图像的黑白轮廓生成方法获得最终轮廓。
进一步的，所述灰度图像的轮廓生成方法可以包括如下步骤：
直接令R＝G＝B＝I，R、G、B为彩色图像的红绿蓝色彩分量，I是像素的灰度值；
计算全部像素的Ai平均值
Figure BDA0001184666580000062
根据
Figure BDA0001184666580000063
设定轮廓比例参数K,并以k1作为调节权值；
根据K，求解k2；
根据k2Ai的大小，生成二值图像，得到初始轮廓；
逐点分析所述二值图像中轮廓点的分布情况，判断修正后得到最终轮廓。
更为具体的，一种灰度图像的轮廓生成方法可以包括如下步骤：
1)计算灰度图像中每个像素点Pi的灰度值和与该像素点Pi相邻的多个像素点Pj的灰度值的差值平方和的方根值
Figure BDA0001184666580000071
j＝1，2，3，…，n；
2)计算该像素点Pi与相邻的多个像素点Pj的ai,j的总和作为该像素点Pi的
Figure BDA0001184666580000072
(此实施案例中n优选为8，当然n也可以是其它数值)；
3)计算全部像素的Ai平均值
Figure BDA0001184666580000073
其中M为总像素数，令轮廓比例参数
Figure BDA0001184666580000074
k1为调节权值；
4)计算各像素点的k2Ai的值，并统计k2Ai值大于设定值(此实施案例中优选为160，当然也可以是其它数值)的像素点的个数N，当N/M近似于K时，求得k2的值；
5)依据各像素点的k2Ai值(此实施案例中优选为160，当然也可以是其它数值)，判断各像素点，生成二值图像，其中采用的判断依据为：
Figure BDA0001184666580000075
6)检查二值图像中每个黑点周围的多个黑点的分布情况，进一步修正轮廓。
前述步骤6)还可进一步包括：
a.若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中有3个以上的黑点，则跳过；
b.若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中有不相邻的两个黑点，则跳过；
c.若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中有相邻的两个黑点，则将与该两个黑点不相邻的四个位作候补位；
d.若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中只有一个黑点，则将与该黑点不相邻的五个位作为候补点；
e.若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中无黑点，且如果以该黑点为中心的周围7*7-1范围里均无黑点，则该黑点为无效点，令该点的bi＝255；否则将该8个点均作为候补位；
f.将所述候补位中最大的Ai值记作MaxAi，MaxAi所对应的点作为高级候选点，若存在多个Ai值相等且都是最大的，取相邻几个正中，或几个Ai的值的质心取整作为高级候选点，其中所述质心的计算方法可以是：
Figure BDA0001184666580000081
其中x、y为图像像素的行数与列数，n为最大值的个数，根据计算结果将x、y取整。
g.若k2MaxAi≥k3.160，则将此MaxAi对应的高级候补位设为黑点，k3为调节参数，取值依据轮廓连续情况而定，取值小于1
h.重复该步骤6)中的操作，迭代多次直至生成的二值轮廓图的轮廓不再发生变化。
更进一步的，在前述步骤f中，若所述候补位中有两个以上点的Ai值相等且大于其它点的Ai值，则将该两个以上点的Ai值作为MaxAi，MaxAi所对应的点作为高级候选点。
应当理解，上述实施例仅为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并据以实施，并不能以此限制本发明的保护范围。凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种彩色图像的黑白轮廓生成方法，其特征在于包括：
1）计算彩色图像中每个像素点
Figure 712956DEST_PATH_IMAGE002
的R、G、B值和与该像素点
Figure 116255DEST_PATH_IMAGE002
相邻的多个像素点P j 的R、G、B值的差值平方和的方根值
Figure 968674DEST_PATH_IMAGE003
，j=1，2，3，…，m；
2）计算该像素点
Figure 755626DEST_PATH_IMAGE002
与相邻的多个像素点P j 的
Figure 227059DEST_PATH_IMAGE005
的总和作为该像素点
Figure 609499DEST_PATH_IMAGE002
的
Figure 242606DEST_PATH_IMAGE006
；
3）计算全部像素的
Figure 77706DEST_PATH_IMAGE008
平均值
Figure 415147DEST_PATH_IMAGE010
，其中M为总像素数，令轮廓比例参数
Figure 261880DEST_PATH_IMAGE012
，
Figure 223145DEST_PATH_IMAGE014
为调节权值；
4）计算各像素点的
Figure 155329DEST_PATH_IMAGE016
的值，并统计
Figure 93198DEST_PATH_IMAGE017
值大于设定值的像素点的个数
Figure 387913DEST_PATH_IMAGE019
；
5）判断各像素点的
Figure 362822DEST_PATH_IMAGE020
值与设定阈值的大小，生成二值图像B，其中采用的判断依据为：
Figure 172515DEST_PATH_IMAGE021
bi是二值图像中的各像素点；
6）检查二值图像B中每个黑点周围的多个黑点的分布情况，进一步修正轮廓，具体包括：
a. 若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中有3个以上的黑点，则跳过；
b. 若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中有不相邻的两个黑点，则跳过；
c. 若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中有相邻的两个黑点，则将与该两个黑点不相邻的四个位作候补位；
d. 若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中只有一个黑点，则将与该黑点不相邻的五个位作为候补点；
e. 若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中无黑点，且如果以该黑点为中心的周围7*7-1范围里均无黑点，则该黑点为无效点，令该点的
Figure 523862DEST_PATH_IMAGE023
，否则将该8个点均作为候补位；
f.将所述候补位中最大的
Figure 248584DEST_PATH_IMAGE024
值记作
Figure 394395DEST_PATH_IMAGE026
，
Figure 425805DEST_PATH_IMAGE027
所对应的点作为高级候选点，若存在多个
Figure 580843DEST_PATH_IMAGE008
值相等且都是最大的，取相邻的两个以上点的正中，或将其中两个以上的点的质心取整作为高级候选点位置；
g. 若
Figure 584571DEST_PATH_IMAGE029
，则将此
Figure 291496DEST_PATH_IMAGE030
对应的高级候补位设为黑点，k3为调节参数，取值依据轮廓连续情况而定，取值小于1；
h. 重复该步骤6）中的操作，迭代多次直至生成的二值轮廓图的轮廓不再发生变化。
2.根据权利要求1所述彩色图像的黑白轮廓生成方法，其特征在于：步骤1）中m=8。
3.根据权利要求1所述彩色图像的黑白轮廓生成方法，其特征在于：步骤3）中
Figure 685568DEST_PATH_IMAGE031
的初值根据实际图像轮廓的多少而确定，使得轮廓比例参数K的值小于1。
4.根据权利要求1所述的彩色图像的黑白轮廓生成方法，其特征在于，在步骤f中，所述的质心是通过下式计算的：
Figure DEST_PATH_IMAGE033
其中，x、y为图像像素的行数与列数，n为最大值的个数，根据计算结果将x、y取整。
5.一种灰度图像的轮廓生成方法，其特征在于包括：
1）令R=G=B=I，R、G、B为彩色图像的红绿蓝色彩分量，I是像素的灰度值，将灰度图映射为彩色空间中各颜色值均等于该点灰度值的彩色图，并计算灰度图像中每个像素点
Figure 473658DEST_PATH_IMAGE002
的灰度值和与该像素点
Figure 394209DEST_PATH_IMAGE001
相邻的多个像素点P j 的灰度值的差值平方和的方根值
Figure 412981DEST_PATH_IMAGE035
，j=1，2，3，…，m；
2）计算该像素点
Figure 153404DEST_PATH_IMAGE002
与相邻的多个像素点P j 的
Figure 650244DEST_PATH_IMAGE037
的总和作为该像素点
Figure 425302DEST_PATH_IMAGE002
的
Figure 349396DEST_PATH_IMAGE039
；
3）计算全部像素的
Figure 547421DEST_PATH_IMAGE040
平均值
Figure 707007DEST_PATH_IMAGE042
，其中，M为总像素数，令轮廓比例参数
Figure 211938DEST_PATH_IMAGE044
，
Figure 431566DEST_PATH_IMAGE046
为调节权值；
4）计算各像素点的
Figure DEST_PATH_IMAGE047
的值，并统计
Figure 881002DEST_PATH_IMAGE047
值大于设定值的像素点的个数
Figure DEST_PATH_IMAGE049
；
5）判断各像素点的
Figure 814585DEST_PATH_IMAGE047
值与设定阈值的大小，生成二值图像，其中采用的判断依据为：
Figure 439602DEST_PATH_IMAGE021
，bi是二值图像中的各像素点；
6）检查二值图像中每个黑点周围的多个黑点的分布情况，进一步修正轮廓，具体包括：
a. 若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中有3个以上的黑点，则跳过；
b. 若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中有不相邻的两个黑点，则跳过；
c. 若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中有相邻的两个黑点，则将与该两个黑点不相邻的四个位作候补位；
d. 若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中只有一个黑点，则将与该黑点不相邻的五个位作为候补点；
e. 若所述二值图像中每个黑点周围的8个点中无黑点，且如果以该黑点为中心的周围7*7-1范围里均无黑点，则该黑点为无效点，令该点的
Figure DEST_PATH_IMAGE051
，否则将该8个点均作为候补位；
f.将所述候补位中最大的
Figure DEST_PATH_IMAGE052
值记作
Figure DEST_PATH_IMAGE054
，
Figure 689186DEST_PATH_IMAGE054
所对应的点作为高级候选点，若存在多个
Figure 766864DEST_PATH_IMAGE052
值相等且都是最大的，取相邻的两个以上点的正中，或将其中两个以上的点的质心取整作为高级候选点位置；
g. 若
Figure DEST_PATH_IMAGE056
，则将此
Figure DEST_PATH_IMAGE057
对应的高级候补位设为黑点，k3为调节参数，取值依据轮廓连续情况而定，取值小于1；
h. 重复该步骤6）中的操作，迭代多次直至生成的二值轮廓图的轮廓不再发生变化。
6.根据权利要求5所述灰度图像的轮廓生成方法，其特征在于：在步骤f中，若所述候补位中有两个以上点的
Figure DEST_PATH_IMAGE058
值相等且大于其它点的
Figure 566455DEST_PATH_IMAGE058
值，则将该两个以上点的
Figure 170612DEST_PATH_IMAGE058
值作为
Figure DEST_PATH_IMAGE059
。
7.根据权利要求5所述灰度图像的轮廓生成方法，其特征在于：步骤1）中m=8。
8.根据权利要求5所述灰度图像的轮廓生成方法，其特征在于：步骤3）中
Figure DEST_PATH_IMAGE060
的初值根据实际图像轮廓的多少而确定，使得轮廓比例参数K的值小于1。
9.根据权利要求5所述灰度图像的轮廓生成方法，其特征在于，在步骤f中，所述的质心是通过下式计算的：
Figure DEST_PATH_IMAGE062
其中，x、y为图像像素的行数与列数，n为最大值的个数，根据计算结果将x、y取整。
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