CN108470347A - 一种彩色图像边缘检测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种彩色图像边缘检测方法，包括以下步骤：S1：曼哈顿距离公式如下：；S2：引入高斯函数并给出如下方程计算距离：

Description

一种彩色图像边缘检测方法

技术领域

本发明具体涉及一种彩色图像边缘检测方法。

背景技术

在数字图像处理技术中，图像的边缘检测尤为重要，它是模式识别、图像分析等深层次处理的基础。图像边缘由不同性质区域边界构成，反映了局部区域内特征的差别。在灰度图像处理中，常用的边缘检测法利用了多种微分检测算子。与灰度图像相比，彩色图像包含着更丰富的信息，对于彩色图像边缘提取方法而言，常采取的方法是将其先转化为灰度图像再进行处理，优点是数据处理起来更加直观方便，而这种作法也损失了部分信息。

发明内容

本发明要解决的技术问题是提供一种彩色图像边缘检测方法。

一种彩色图像边缘检测方法，包括以下步骤：

S1：曼哈顿距离公式如下：

；

式中，是以为中心邻域内的n通道值，是以为中心邻域内的n通道值,D是中心像素的距离值；

S2：引入高斯函数并给出如下方程计算距离：

，

式中，参数h为方差，用于调节高斯函数的形状；

S3：计算每个位置上的D值构建距离矩阵，以此得到高斯曼哈顿距离图，具体生成方法如下：

1）令输入图像为，区域距离为，高斯曼哈顿距离图为，累计区域距离为D，区域半径为R；

2）计算图像的尺寸m与n，D=0；

3）取出未处理过的点，以为中心点，获得边长为的矩形区域，并申请一个空集合；

4）取出一个内的像素点 ，得到以为中心，边长为的矩形邻域，将加入中；

5）计算当前高斯曼哈顿距离，

，

代表图像，代表图像，；

6）令内不包含的所有像素的集合为，如果继续执行步骤7），否则转步骤4）；

7）计算的平均高斯曼哈顿距离，以此作为内相应位置上的差异值；

8）内各像素点未处理完转步骤3)；

9）获得高斯曼哈顿距离图，以此作为边缘结果进行输出。

本发明的有益效果是：

本发明首先分析了彩色图像到灰度图像转换的信息损失，并给出一种RGB空间下边缘的度量方法；其次，通过引入高斯曼哈顿距离，分别在RGB三个通道进行处理，并通过新的边缘度量法统一获得彩色图像的距离图；最后将距离图映射到0-225的灰度范围内，得到最终的边缘检测结果，本方法具有较高的处理速度和较好的处理结果。

具体实施方式

以下具体实施例对本发明作进一步阐述，但不作为对本发明的限定。

一种彩色图像边缘检测方法，包括以下步骤：

S1：曼哈顿距离公式如下：

；

式中，是以为中心邻域内的n通道值，是以为中心邻域内的n通道值,D是中心像素的距离值；

S2：引入高斯函数并给出如下方程计算距离：

，

式中，参数h为方差，用于调节高斯函数的形状；

S3：计算每个位置上的D值构建距离矩阵，以此得到高斯曼哈顿距离图，具体生成方法如下：

1）令输入图像为，区域距离为，高斯曼哈顿距离图为，累计区域距离为D，区域半径为R；

2）计算图像的尺寸m与n，D=0；

3）取出未处理过的点，以为中心点，获得边长为的矩形区域，并申请一个空集合；

4）取出一个内的像素点 ，得到以为中心，边长为的矩形邻域，将加入中；

5）计算当前高斯曼哈顿距离，

，

代表图像，代表图像，；

6）令内不包含的所有像素的集合为，如果继续执行步骤7），否则转步骤4）；

7）计算的平均高斯曼哈顿距离，以此作为内相应位置上的差异值；

8）内各像素点未处理完转步骤3)；

9）获得高斯曼哈顿距离图，以此作为边缘结果进行输出。

Claims (1)

1.一种彩色图像边缘检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：曼哈顿距离公式如下：

；

式中，是以为中心邻域内的n通道值，是以为中心邻域内的n通道值,D是中心像素的距离值；

S2：引入高斯函数并给出如下方程计算距离：

，

式中，参数h为方差，用于调节高斯函数的形状；

S3：计算每个位置上的D值构建距离矩阵，以此得到高斯曼哈顿距离图，具体生成方法如下：

1）令输入图像为，区域距离为，高斯曼哈顿距离图为，累计区域距离为D，区域半径为R；

2）计算图像的尺寸m与n，D=0；

3）取出未处理过的点，以为中心点，获得边长为的矩形区域，并申请一个空集合；

4）取出一个内的像素点 ，得到以为中心，边长为的矩形邻域，将加入中；

5）计算当前高斯曼哈顿距离，

，

代表图像，代表图像，；

6）令内不包含的所有像素的集合为，如果继续执行步骤7），否则转步骤4）；

7）计算的平均高斯曼哈顿距离，以此作为内相应位置上的差异值；

8）内各像素点未处理完转步骤3)；

9）获得高斯曼哈顿距离图，以此作为边缘结果进行输出。