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    基于局部三進(jìn)制模式的邊緣檢測(cè)方法

    2015-03-02 12:31:14李青
    軟件導(dǎo)刊 2015年1期
    關(guān)鍵詞:邊緣檢測(cè)圖像處理

    李青

    摘要:邊緣檢測(cè)是指檢測(cè)圖像中灰度突變的區(qū)域邊界,其結(jié)果直接影響圖像后續(xù)處理,有效和準(zhǔn)確地提取圖像的邊緣是邊緣檢測(cè)的關(guān)鍵。利用局部三值模式對(duì)圖像結(jié)構(gòu)特征的表征優(yōu)勢(shì),提出一種新的圖像邊緣檢測(cè)算法,能夠準(zhǔn)確檢測(cè)出邊緣,和其它邊緣檢測(cè)方法比較,具有邊緣檢出率高和抗噪性能好的優(yōu)勢(shì)。

    關(guān)鍵詞:邊緣檢測(cè);局部模式;圖像處理

    DOIDOI:10.11907/rjdk.143997

    中圖分類號(hào):TP317.4

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào)文章編號(hào):16727800(2015)001012903

    0 引言

    圖像邊緣是圖像的重要特征之一,在視覺中具有重要作用,研究表明人眼對(duì)物體的感知在很大程度上依賴于邊緣,人眼往往通過物體的邊緣就能夠識(shí)別物體[1]。圖像邊緣是連接圖像中灰度發(fā)生突變的像素點(diǎn)的集合,邊緣檢測(cè)就是要將圖像中灰度劇烈變化的部位檢測(cè)出來,即根據(jù)引起圖像灰度變化的物理過程來描述圖像灰度變化的過程[2]。邊緣檢測(cè)為人們描述、識(shí)別目標(biāo)以及理解圖像提供了重要的特征信息。

    傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)算子有Robert算子、Sobel算子、Prewitt算子和Laplacian算子等。這些方法都是在圖像上使用微分算子,找到局部最大值或者過零點(diǎn)值對(duì)應(yīng)的點(diǎn),即認(rèn)為這些點(diǎn)是邊緣點(diǎn)[3]。這些算子對(duì)噪聲比較敏感,檢測(cè)結(jié)果經(jīng)常不能令人滿意。本文利用局部三值模式對(duì)圖像結(jié)構(gòu)特征的表征優(yōu)勢(shì),提出一種新的邊緣檢測(cè)算法,能準(zhǔn)確檢測(cè)出邊緣,和其它邊緣檢測(cè)方法相比,邊緣檢出率高、抗噪性能優(yōu)。

    1 局部模式表示

    1.1 局部二值模式(Local Binary Patterns, LBP)

    Ojala[4]提出了利用LBP從圖像結(jié)構(gòu)和統(tǒng)計(jì)分析角度分析圖像。其作為圖像描述算子已經(jīng)成功運(yùn)用在紋理分類、圖像分割、人臉識(shí)別等領(lǐng)域[5]。LBP計(jì)算公式為:

    LBPp,r=∑p-1p=0s(gp-gc)2p,s(x)=1,x≥00,x<0 (1)

    其中,gp是鄰域像素點(diǎn)的灰度值,gc是中心像素點(diǎn)的灰度值,p是鄰域像素點(diǎn)的個(gè)數(shù),r是鄰域半徑。圖1給出了一個(gè)LBP模式的計(jì)算過程實(shí)例。在3×3的窗口內(nèi),以窗口中心像素灰度值為閾值,將相鄰的8個(gè)像素的灰度值與其進(jìn)行比較,若周圍像素點(diǎn)的灰度值大于或等于中心像素點(diǎn)的灰度值,則該像素點(diǎn)的位置標(biāo)記為1,否則為0。將3×3鄰域內(nèi)8個(gè)點(diǎn)級(jí)聯(lián)起來可產(chǎn)生一個(gè)8位的二進(jìn)制數(shù),將二進(jìn)制數(shù)轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制數(shù)就得到該窗口的LBP值。

    圖1 局部二值模式的計(jì)算(p=8,r=1)

    為消除圖像旋轉(zhuǎn)帶來的影響,實(shí)現(xiàn)旋轉(zhuǎn)不變性,Ojala提出了旋轉(zhuǎn)不變局部二值模式(Rotation Invariant Local Binary Patterns,RILBP)。RILBP的計(jì)算公式為:

    RILBPrip,r=min{Ror(LBPp,r)}(2)

    其中,Ror{x}表示將p位的二進(jìn)制數(shù)x按位向左平移,并將最高位移到最低位。RILBP很好地解決了圖像的旋轉(zhuǎn)問題,但是模式集的個(gè)數(shù)隨著p的增加會(huì)急劇上升,降低了算法效率。為了降低模式集的個(gè)數(shù),Ojala提出了均勻局部二值模式(Uniform Local Binary Patterns,ULBP),ULBP計(jì)算公式為:

    ULBPriu2p,r=∑p-1p=0s(gp-gc)ifU(LBPp,r)≤2p+1 otherwise (3)

    U(LBPp,r)=|s(gp-1-gc)-s(g0-gc)|+∑p-1p=1|s(gp-gc)-s(gp-1-gc)|

    從式(3)可以看出,當(dāng)r=1,p=8時(shí),LBP的模式集個(gè)數(shù)降至10,模式集個(gè)數(shù)大大減少。

    1.2 局部三值模式(Local Ternary Patterns,LTP)

    LBP通過比較圖像局部窗口內(nèi)中心像素點(diǎn)和鄰域像素點(diǎn)之間的灰度值差異性描述圖像局部特征。對(duì)于圖像灰度變化不大或中心點(diǎn)和鄰域點(diǎn)灰度值相近的兩個(gè)窗口,可能得到的LBP模式不同。為了解決LBP算法這一不足,Tan[6]提出了LTP方法。LTP算法考慮的鄰域結(jié)構(gòu)與LBP算法類似,計(jì)算公式如下:

    LTPp,r=∑p-1i=0s(gi-gc)3p,s(x)=1ifx>T0if-T≤x≤T-1ifx<-T(4)

    其中,T為閾值。圖2給出了一個(gè)LTP模式計(jì)算的過程實(shí)例。在3×3的窗口內(nèi),將相鄰的8個(gè)像素的灰度值與中心像素灰度值進(jìn)行比較,若鄰域像素點(diǎn)灰度值減去中心像素點(diǎn)灰度值的差大于閾值T,則該鄰域像素點(diǎn)的位置標(biāo)記為1;若差值小于閾值-T,則該像素點(diǎn)的位置標(biāo)記為-1;若差值在閾值-T和T之間,則鄰域該像素點(diǎn)的位置標(biāo)記為0??梢钥闯?,在鄰域采樣點(diǎn)個(gè)數(shù)固定的情況下,LTP模式種類數(shù)目遠(yuǎn)多于LBP。為了簡化模型,將基本的局部三值模式分成上模式(upper pattern)和下模式(lower pattern)。將原編碼中除1以外的標(biāo)記為0后得到的編碼,定義為上模式。將原編碼中除-1以外的標(biāo)記為0后用1取代原來的-1,最后得到的編碼定義為下模式。

    圖2 局部三值模式的計(jì)算(p=8,r=1)

    當(dāng)鄰域像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)p值較大時(shí),LTP會(huì)生成過多的模式種類數(shù)目,雖然描述的圖像局部結(jié)構(gòu)極為豐富,但是如此多的模式數(shù)量增加了后續(xù)處理計(jì)算的難度。將上模式與下模式串聯(lián)作為描述該圖像局部窗口的特征,此時(shí),LTP算法只有2p+1種模式。LTP算法作為傳統(tǒng)LBP算法的一種擴(kuò)展,很好地解決了傳統(tǒng)LBP算法對(duì)圖像中較小灰度值變化敏感的問題,對(duì)圖像局部特征的描述更具有魯棒性。

    2 局部三值模式邊緣檢測(cè)方法由于圖像邊緣部分灰度值變動(dòng)較大,超過一定范圍認(rèn)為這是一個(gè)邊緣,LTP算法可以通過閾值T將圖像平滑部分和灰度變化劇烈部分區(qū)分開來,適用于邊緣檢測(cè)。利用LTP進(jìn)行邊緣檢測(cè)步驟為:步驟1:計(jì)算原圖像各方向的灰度差異值。對(duì)原圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)gc,計(jì)算其與距離該像素點(diǎn)半徑為r的各方向鄰域像素點(diǎn)gp的灰度差異值。步驟2:計(jì)算和原圖像對(duì)應(yīng)的最大灰度差異圖像。對(duì)原圖像中每個(gè)像素點(diǎn),對(duì)比步驟1中計(jì)算出的每個(gè)方向的灰度差異值,取最大值作為最大灰度差異圖像中像素點(diǎn)的灰度值。計(jì)算最大灰度差異圖像的均值,作為LTP算法中的閾值T。

    步驟3:運(yùn)用LTP算法對(duì)原圖像進(jìn)行處理,得到原圖像每個(gè)像素點(diǎn)的LTP上模式和下模式。

    步驟4:利用步驟3中每個(gè)像素點(diǎn)的上模式和下模式,計(jì)算與其對(duì)應(yīng)的旋轉(zhuǎn)不變均勻模式(將不均勻模式也設(shè)置為0)。

    步驟5:將步驟4中上模式與下模式的旋轉(zhuǎn)不變均勻模式進(jìn)行與運(yùn)算,得到的結(jié)果作為對(duì)應(yīng)圖像中像素點(diǎn)的值,即為邊緣檢測(cè)結(jié)果圖像。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

    為了驗(yàn)證本文算法的可行性與有效性,在Matlab 2008a平臺(tái)上進(jìn)行實(shí)驗(yàn),與MarrHildreth和Prewitt邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比。MarrHildreth邊緣檢測(cè)算子先通過LoG算子進(jìn)行濾波,再對(duì)圖像的過零點(diǎn)進(jìn)行檢測(cè),得到最后的邊緣圖像。Prewitt邊緣檢測(cè)算子是一種一階微分算子,利用像素點(diǎn)上下和左右鄰域點(diǎn)的灰度差,找出極值點(diǎn),視為邊緣點(diǎn)。為分析LTP方法檢測(cè)邊緣的魯棒性和有效性,實(shí)驗(yàn)結(jié)果未作邊緣細(xì)化處理和濾波處理。

    不同邊緣檢測(cè)方法在Lena圖上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖3所示,MarrHildreth方法的閾值設(shè)為3.5。通過圖3可以看出,MarrHildreth對(duì)細(xì)節(jié)的邊緣提取更多,如圖中頭發(fā)處的邊緣,但是也出現(xiàn)了更多的雜點(diǎn)和偽邊緣,而且有邊緣丟失的情況。Prewitt算子對(duì)背景的抑制效果最好,但是丟失的邊緣最多。LTP檢測(cè)方法在背景抑制、邊緣檢測(cè)完整性與精確性上效果最佳,不僅檢測(cè)出了更多的邊緣,如圖3中左邊兩條豎直邊緣,而且對(duì)背景的抑制效果也比MarrHildreth方法要好,如帽子中間不是邊緣的部分幾乎沒有雜點(diǎn)出現(xiàn)。

    圖3 不同方法在Lena圖上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    本文使用最大灰度差異圖像的均值作為閾值T,取得了較好的效果,但是對(duì)于圖像不同部分選取同一閾值適用性不高,因?yàn)椴煌倪吘?,灰度差異不盡相同。為此,需要分析不同閾值對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果的影響。不同閾值參數(shù)在Lena圖上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示。據(jù)圖4可知,T值的選取對(duì)邊緣影響較大,T值越大,細(xì)節(jié)處的邊緣丟失越多;T值越小,細(xì)節(jié)處的邊緣越完整,但是也會(huì)引入更多的噪聲雜點(diǎn),如何選取合適的閾值需要進(jìn)一步研究。

    圖4 不同閾值參數(shù)在Lena圖上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果

    4 結(jié)語

    本文提出一種新的邊緣檢測(cè)算法,利用局部三值模式進(jìn)行邊緣檢測(cè),可以很好地將圖像平滑部分和邊緣部分區(qū)分開來,達(dá)到邊緣檢測(cè)的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文方法較

    常規(guī)邊緣檢測(cè)方法有一定的優(yōu)勢(shì),但在參數(shù)選取上需要進(jìn)一步改進(jìn),如何根據(jù)圖像自適應(yīng)確定閾值參數(shù),是下一步研究的方向。

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