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    基于自適應(yīng)閾值的多尺度邊緣檢測(cè)方法

    2017-05-12 09:10:23徐偉堯
    時(shí)代農(nóng)機(jī) 2017年1期
    關(guān)鍵詞:曲率尺度邊緣

    徐偉堯,夏 婷

    (棗莊學(xué)院,山東 棗莊 277160)

    基于自適應(yīng)閾值的多尺度邊緣檢測(cè)方法

    徐偉堯,夏 婷

    (棗莊學(xué)院,山東 棗莊 277160)

    圖像邊緣信息在物體識(shí)別方法中具有重要作用,采用多尺度特征檢測(cè)能同時(shí)檢測(cè)出細(xì)微和粗糙特征?;谇食叨瓤臻g(CSS)技術(shù),文章提出了一種改進(jìn)的多尺度邊緣檢測(cè)方法,該方法首次利用自適應(yīng)局部曲率閾值代替了原有CSS方法中的單一全局閾值,另外,為了消除虛假邊緣點(diǎn),候選邊緣點(diǎn)的角度被檢測(cè)在一組動(dòng)態(tài)范圍內(nèi)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能有效解決多尺度特征的圖像檢測(cè)問(wèn)題。

    多尺度邊緣檢測(cè);曲率尺度空間;自適應(yīng)閾值;動(dòng)態(tài)范圍

    圖像的邊緣信息在圖像識(shí)別中具有重要作用,能提供很多有用的信息,可以用在動(dòng)態(tài)跟蹤、目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域。前人已經(jīng)提出了很多邊緣檢測(cè)算法,大多數(shù)算法是基于單尺度特征的,對(duì)于多尺度效果不明顯。由于圖像的邊緣信息尺寸并不單一,單尺度算法可能會(huì)丟失圖像的部分邊緣信息,文獻(xiàn)[4]提出了一種可以檢測(cè)平面曲線邊緣信息的多尺度算法,雖然該算法可以檢測(cè)多尺度特征,但是運(yùn)算量太大。文獻(xiàn)[5]和[6]提出了兩種基于曲率尺度空間(CSS)技術(shù)的檢測(cè)方法,主要用于檢測(cè)灰度級(jí)圖像。

    文章以CSS邊緣檢測(cè)為基礎(chǔ),提出了一種可以改善邊緣檢測(cè)性能的方法。與文獻(xiàn)[5]和[6]不同,利用絕對(duì)曲率函數(shù)的局部極大值確定候選點(diǎn)以后,將候選點(diǎn)的曲率與自適應(yīng)局部曲率閾值而非單一全局閾值相比較,由于邊際噪聲等的影響,需要去除虛假邊緣點(diǎn)。文章第二部分介紹了一種原始的CSS邊緣檢測(cè)方法,并且指出了它的優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn),第三部分對(duì)文章提出的邊緣檢測(cè)方法進(jìn)行了詳細(xì)描述,第四部分給出了實(shí)驗(yàn)結(jié)果,并得出結(jié)論。

    1 CSS邊緣檢測(cè)

    根據(jù)文獻(xiàn)[5]中的描述,得出曲率K的定義如下:

    下面是原始CSS算法中圖像邊緣檢測(cè)的操作步驟:①使用Canny邊緣檢測(cè)器獲取一個(gè)二進(jìn)制灰度圖像。②從邊緣映射map中提取邊緣輪廓,找到T型連接點(diǎn)。③對(duì)任意一個(gè)邊緣輪廓以σ尺度計(jì)算曲率。④在最高的尺度上計(jì)算邊緣輪廓的曲率絕對(duì)值,并選擇局部極大值點(diǎn)作為候選點(diǎn)。滿足:大于閾值(t去除圓形角和噪聲);至少兩倍于兩側(cè)相鄰的某個(gè)曲率極小值點(diǎn)。⑤跟蹤邊緣到最低的尺度上以獲得更好的位置精度。⑥將上述CSS邊緣和T形邊緣點(diǎn)做比較,去掉非常鄰近的點(diǎn)。

    根據(jù)上面的算法,當(dāng)σ較大時(shí),表示沒(méi)有找到真正的邊緣點(diǎn),當(dāng)σ較小時(shí),是偽邊緣點(diǎn)檢測(cè),若將其應(yīng)用到一個(gè)復(fù)雜的圖像上,檢測(cè)虛假的情況將更加嚴(yán)重。

    2 提出的方法

    (1)自適應(yīng)局部閾值。在候選邊緣點(diǎn)中,根據(jù)相鄰區(qū)域的曲率,我們?yōu)楹蜻x邊緣點(diǎn)設(shè)定了閾值,這種自適應(yīng)閾值由下式給出

    其中,均值Kˉ表示相鄰區(qū)域的曲率,在這種情況下,支撐區(qū)域(ROS)表示從兩個(gè)相鄰局部曲率最小值之間的區(qū)域,其中從候選點(diǎn)到兩端的曲率是嚴(yán)格遞減的,在上式中,u表示曲線上候選邊緣點(diǎn)的位置,L1和L2是ROS的尺寸大小,C是系數(shù)。如果C為1,沒(méi)有去除任何邊緣點(diǎn),若要保留曲率函數(shù)波形是標(biāo)準(zhǔn)三角形的邊緣點(diǎn),C應(yīng)為邊界值2。因此,理論上C的值應(yīng)介于1到2之間,文章取C=1.5,實(shí)驗(yàn)證明C的變化對(duì)邊緣檢測(cè)性能沒(méi)有嚴(yán)重影響。

    (2)邊緣點(diǎn)角度。文獻(xiàn)[7]中指出,如果知道曲線上每一個(gè)點(diǎn)的角度,容易區(qū)分正確檢測(cè)點(diǎn)和錯(cuò)誤檢測(cè)點(diǎn),這種方法的關(guān)鍵在于使用恰當(dāng)?shù)闹螀^(qū)域??紤]如圖1所示的情況,曲線上五個(gè)點(diǎn),每個(gè)點(diǎn)代表局部最大曲率值可作為候選邊緣點(diǎn),如果ROS較小,則五個(gè)點(diǎn)均為真實(shí)邊緣點(diǎn),如果ROS較大,則2、3、4點(diǎn)可以看作是虛假邊緣點(diǎn)。如果事先不知道特征尺寸,將很難找出正確邊緣點(diǎn)。

    圖1 模糊情況示例

    可以采用一個(gè)動(dòng)態(tài)的ROS,由候選邊緣點(diǎn)屬性決定動(dòng)態(tài)ROS范圍,候選邊緣點(diǎn)通過(guò)與之相鄰的兩個(gè)候選邊緣點(diǎn)來(lái)定義。如果圖1中標(biāo)記的五個(gè)點(diǎn)都是候選邊緣點(diǎn),那么點(diǎn)3的ROS范圍應(yīng)該從點(diǎn)2到點(diǎn)4,通過(guò)點(diǎn)3的銳角可以判定該點(diǎn)是真實(shí)邊緣點(diǎn)。然而,經(jīng)過(guò)自適應(yīng)局部閾值限定后,如果只有點(diǎn)1、3和5保留為候選邊緣點(diǎn),則點(diǎn)3的ROS范圍應(yīng)該從點(diǎn)1到點(diǎn)5,由于點(diǎn)1至5接近直線,此時(shí)點(diǎn)3可能被視為虛假邊緣點(diǎn)。因此,邊緣檢測(cè)準(zhǔn)則如下:

    若160°≤∠Ci≤200°,那么Ci是虛假邊緣點(diǎn),否則,Ci是真實(shí)邊緣點(diǎn)。

    ∠Ci定義為,其中

    經(jīng)過(guò)這一步驟,候選邊緣點(diǎn)集將會(huì)更新,經(jīng)過(guò)進(jìn)一步迭代運(yùn)算能夠去除由于邊界噪聲造成的失真。

    3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

    本節(jié)描述了上述邊緣檢測(cè)方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,如圖2、3所示。根據(jù)文章提出的圖像邊緣檢測(cè)方法,圖2顯示了圖像所有的邊緣區(qū)域,圖3顯示所得邊緣點(diǎn)檢測(cè)結(jié)果。從圖中可以看出,文章所提出的檢測(cè)方法檢測(cè)出的真實(shí)邊緣點(diǎn)最多、丟失邊緣點(diǎn)和錯(cuò)誤邊緣點(diǎn)最少。從圖2和3中可以看出,提出的方法能得到與參考邊緣點(diǎn)相類(lèi)似的邊緣點(diǎn),且極少出現(xiàn)差錯(cuò)檢測(cè)。

    圖2 圖像邊緣信息

    圖3 圖像邊緣點(diǎn)檢測(cè)

    文章利用自適應(yīng)局部閾值和動(dòng)態(tài)ROS來(lái)識(shí)別邊緣點(diǎn)信息,不同的圖像、不同曲線和不同候選邊緣點(diǎn)分別采用不同的參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,文章采用的方法能有效提高正確檢測(cè)邊緣點(diǎn)數(shù),并能降低錯(cuò)誤檢測(cè)邊緣點(diǎn)數(shù),文章所提出的圖像檢測(cè)方法更加高效準(zhǔn)確。

    [1]Smith Sand BradyJ.SUSAN—A new approach to low-level image processing[J].International Journal of Computer Vision,1997,23(1):45-48.

    [2]Kitchen Land RosenfeldA.Gray level corner detection[J].Pattern Recognition Letters,198:95-102.

    [3]HarrisC.Determination of ego-motion from matched points[C].In Proc.Alvey Vision Conf.,Cambridge,UK,1987.

    [4]Rattarangsi AandChin R T,Scale-based detection of corners of planar Curves[J].IEEE Trans on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1992,14(4):430-449.

    [5]MokhtarianF and MohannaF.Enhancing the curvaturescale space corner detector[C].Proc.Scandinavian Conf.onImage Analysis,pp. Bergen,Norway,2001:145-152.

    [6]Mokhtarian Fand SuomelaR.Robust image cornerdetection through curvature scalespace[J].IEEE TransonPattern Analysisand Machine Intelligence,1998,20(12):1376-1381.

    [7]Rosenfeld Aand JohnstonE.Angle detection on digitalcurves[J]. IEEE Trans.Computer.,1973,22:875-878.

    Multi-scale Corner Detection Methodwith Adaptive Threshold

    XU Wei-yao,XIA Ting

    (Zaozhuang University,Zaozhuang,Shandong 277160,China)

    Corners play animportant role in object identificationmethods.Multi-scalefeature detection can detect both fine and coarse features at the same time.A new and improved multi-scale corner detectionmethodbased on Curvature Scale Space(CSS)technique is proposed in this paper.It first use an adaptive local curvature threshold instead of a single global threshold as in the original and enhanced CSS methods.For eliminating falsely detected corners,the angles of corner candidates are checked in a dynamic region of support.The experimental results showed that the proposed method offers a robust and effective solution to images containing widely different size features.

    multi-scale corner detection;curvature scale space;adaptive threshold;dynamic region

    TN911.73

    A

    2095-980X(2017)01-0057-02

    2017-01-07

    徐偉堯,主要研究方向:圖像信息處理。

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