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基于水下圖像統(tǒng)計(jì)特性的邊緣檢測方法

文檔序號(hào):6610492閱讀:263來源:國知局
專利名稱:基于水下圖像統(tǒng)計(jì)特性的邊緣檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及的是一種圖像處理技術(shù)領(lǐng)域的圖像檢測方法。
背景技術(shù)
圖像邊緣通常對(duì)應(yīng)于圖像強(qiáng)度或紋理產(chǎn)生變化的區(qū)域,是描述目標(biāo)結(jié)構(gòu)最為基礎(chǔ)的一類特征,是視覺感知的重要線索,廣泛應(yīng)用于線性特征提取、目標(biāo)識(shí)別與特征匹配。由于海洋開發(fā)和水下目標(biāo)探測等關(guān)系國民經(jīng)濟(jì)的重大需求使得水下圖像的數(shù)字處理技術(shù)日益受到重視。目前專門針對(duì)水下圖像統(tǒng)計(jì)特性的邊緣檢測方法研究較少,常用的方法都是處理普通光學(xué)圖像的邊緣檢測方法,如Sobel、Robert、Canny、小波模極大值法等檢測方法。Sobel算子和Robert算子邊緣檢測速度較快但檢測出的結(jié)構(gòu)信息不完整,同時(shí)對(duì)于噪聲圖像檢測時(shí)常出現(xiàn)偽邊緣。小波方法利用時(shí)頻分析的優(yōu)越性,獲取不同尺度下的圖像邊緣信息,但小波方法局限于只能檢測點(diǎn)奇異以及有限的方向性。Canny算子在檢測過程中通過高斯函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行平滑較好的抑制了噪聲,并且由于采用遞歸跟蹤算法不斷的搜集邊緣進(jìn)行連接,因此得到了更加完整的圖像邊緣。但將此方法用于水下圖像時(shí),對(duì)于處理過程閾值的合理設(shè)置是其難點(diǎn),閾值選擇的恰當(dāng)與否也對(duì)邊緣檢測的效果起著決定性的作用。水下圖像數(shù)字處理的目的是(1)改善圖像質(zhì)量即減小噪聲增強(qiáng)有用信息。(2)圖像特征的提取和識(shí)別。通過理論分析和實(shí)驗(yàn)表明可以發(fā)現(xiàn),解決這些問題的方法的效果優(yōu)劣取決于圖像的統(tǒng)計(jì)特征。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供在有效抑制水下圖像噪聲的同時(shí),較好的檢測出圖像的邊緣信息的基于水下圖像統(tǒng)計(jì)特性的邊緣檢測方法。本發(fā)明的目的是這樣實(shí)現(xiàn)的本發(fā)明基于水下圖像統(tǒng)計(jì)特性的邊緣檢測方法,其特征是(I)對(duì)水下圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特性分析即對(duì)水下圖像中不同像素點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)P ( τ 1; τ 2)進(jìn)行估算
權(quán)利要求
1.基于水下圖像統(tǒng)計(jì)特性的邊緣檢測方法,其特征是 (1)對(duì)水下圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特性分析即對(duì)水下圖像中不同像素點(diǎn)的相關(guān)系數(shù)P(T1, T2)進(jìn)行估算
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于水下圖像統(tǒng)計(jì)特性的邊緣檢測方法,其特征是進(jìn)行高斯平滑時(shí),取高斯濾波器參數(shù)σ = 2。
全文摘要
本發(fā)明的目的在于提供基于水下圖像統(tǒng)計(jì)特性的邊緣檢測方法,包括如下步驟對(duì)水下圖像進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特性分析,對(duì)兩幅水下圖像進(jìn)行平滑,計(jì)算平滑后的數(shù)據(jù)陣列的梯度幅值和梯度方向,對(duì)梯度幅值進(jìn)行非極大值抑制,利用Rosin方法獲得單峰圖像閾值,利用遞歸跟蹤的算法不斷的在低閾值圖像中搜集邊緣,直到將高閾值圖像中所有的間隙都連接起來為止。本發(fā)明可以針對(duì)不同的水下圖像自動(dòng)設(shè)置邊緣檢測的合理閾值,克服了傳統(tǒng)方法手動(dòng)閾值設(shè)定不準(zhǔn)確的缺點(diǎn)。同時(shí)通過合理確定高斯平滑參數(shù)及鄰域范圍捕捉圖像邊緣信息,能夠在去除噪聲的同時(shí),更好地檢測圖像的邊緣輪廓。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102903108SQ20121035900
公開日2013年1月30日 申請(qǐng)日期2012年9月25日 優(yōu)先權(quán)日2012年9月25日
發(fā)明者李一兵, 劉悅, 葉方, 林云, 張靜, 李一晨, 李驁, 朱瑤 申請(qǐng)人:哈爾濱工程大學(xué)
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