matlab各向异性高斯核方向导数滤波器,加权组合多尺度各向异性高斯核对象轮廓检测...
DOI：10．16707~．cnki．fjpc．2017．04．002 ：摄⋯～堡⋯⋯ ⋯⋯牌 U {lA N C0 M pUT麓 加权组合多尺度各向异性高斯核对象轮廓检测 程 慧，廖仕荣 ，陈惠斌 ，董振鑫 ，黄唯佳，何泽涛，张泽均 (福建农林大学计算机与信息学院 福建 福州 350002) 【摘 要 】为了同时提高图像 中对象轮廓检测的噪声抑制和边缘定位能力，提出一种基于加权组合多尺度各向异性 高斯核的对象轮廓检测算法。首先利用不同尺度各向异性高斯核方向导数滤波器获得图像中不同方向上的多尺度局部 边缘 特征信 息 ；然后 ，利 用加权组合方式把不 同尺度局部边缘特征信 息进 行融合 ，获得 图像 的边缘强度映射 图。最后 ，对 融合后 图像边缘 强度 映射 图进行非极 大值抑制、阈值处理和形 态学细化与连接操作 ，获得 图像 中对 象轮廓检 测结果。与 经典和最新的边缘检测算法相比，本文方法在对象轮廓提取中的噪声抑制和边缘定位精度上具有明显优势。 【关键词】轮廓检测；尺度各向异性高斯核；加权组合 0引言 在 图像处理研究领域 ，图像 中对象 的轮廓 带有 其形状 的重 要信 息，它的基础 是在 图像 和视频 中 目标 的识别 、目标 跟踪 以 及三维重建【l】。高质量 的图像对象轮廓检 测 已成为机器视觉和 图像处理的研究热点，它的目的是精确的定位图像中对象的轮 廓 ，同时抑制与对象轮廓无关 的边缘 信息。常用轮廓检测方法 有基于梯度的 robe,s算子121、prewitt算子_引和 sobel算子 ；基于 二阶导数 Laplacian算子[51、malT算子 和 canny算子[61。在这些边 缘检测算法 中，最典型可用是 canny算法。 Canny边缘检测算法的一个关键问题是选择高斯核函数尺 度 ，要满 足均衡边 沿检测 结果的分辨 率与噪 声抑 制要求 ，就 必 须精心选取参数尺度 因子 。 图像轮廓检测中，采用了各向异性高斯核函数及其方向导 数 。文献l'71将各 向同性 以及各 向异性高斯核函数相 结合 ，获得 较优良的检测结果。但是该方法的检测结果中存在许多不必要 的轮廓信息。文献 将灰度图像的各向异性高斯核函数延伸至 彩色图像，获得了优 良边缘检测结果。 对于彩色图像，本文的目标是提出其对象轮廓，采用加权 组合方式融合多尺度各向异性高斯核方向导数滤波器提取其 边缘强度映射 。把融合的边缘强度映射 图输入经典 Canny边缘 检测算法 ，获得原始轮廓 结果。为 了检验本文算法性 能，将该结 果与经典和最新边沿检测算法进行比较分析。 1各向异 性高斯核 各向同性高斯核函数分别在 X轴(y轴)上进行一定的比例 P的压缩 (拉伸)，就 获得 各向异性 高斯核 函数 ： (x)= 叫一 2o-2f 0一：t-) (1) P ≥1．o- >0 比例 P称为核函数的各向异性因子，盯为尺度因子，x=[Xv] T是平面坐标。将各向异性高斯函数 (1)，做旋转角度 0的变化， 就得到一组方向不同的各 向异性高斯核 函数 ： 上 expg o,p,o( 2~o-2 P《专 『 xJ—～ l一 R pt J J R 是旋转矩阵： R =[ 1．1各向异性高斯核方向导数滤波器 对(2)式中的一组不同方向上的各向异性高斯函数对 0求 导 ，获得一组 0不同的各 向异性 高斯核方 向导数滤波器： (x)=％ — p — 2[cos 丁 O,si — nO]x‰ (x) 一 图 1表示 16个不 同方 向上的各向异性方 向导数滤 波器二 维平面图。同各向同
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