基于等偶長度反對稱雙正交小波濾波器組的邊緣檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種基于等偶長度反對稱雙正交小波濾波器組的邊緣檢測方法，包括以下步驟：使用等偶長度反對稱雙正交小波對圖像進行三層小波分解，小波分解使用Mallat算法；根據(jù)圖像在每一尺度的小波分解數(shù)據(jù)計算梯度矢量模值圖和相角圖；在每一尺度，根據(jù)相角圖確定的方向檢測模極大值點；采用閾值法去除偽邊界點；綜合各尺度得到的邊界點集合以得到準確的單像素寬的邊界。本發(fā)明通過使用具有微分算子功能的等偶長度反對稱雙正交小波濾波器組進行小波分解，并綜合利用各個尺度的邊界信息，提高了圖像邊緣檢測的完整度和精度，且具有一定的抗噪性能。
【專利說明】基于等偶長度反對稱雙正交小波濾波器組的邊緣檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于等偶長度反對稱雙正交小波濾波器組的邊緣檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]圖像中的邊緣是分割和識別圖像中內(nèi)容所依賴的最重要的特征，因而邊緣檢測一直是圖像處理和計算機視覺的研究重點之一。傳統(tǒng)的邊緣檢測方法,如Roberts算子、Sobel算子、Prewitt算子、Laplace算子等,它們只適用于單一尺度下的邊緣檢測,且當(dāng)目標弱到一定程度并且背景噪聲比較嚴重的情況下，無法實現(xiàn)邊緣提取。小波變換以其優(yōu)秀的時頻域局部化和多分辨率分析能力在信號和圖像處理領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，如信號去噪、圖像壓縮、多尺度邊緣檢測和圖像分割等領(lǐng)域，但用于邊緣檢測的小波函數(shù)必須是奇對稱函數(shù)，其對應(yīng)的尺度函數(shù)是偶對稱，研究表明不存在具有完美的重建質(zhì)量的正交的線性相位濾波器。除Haar小波外，正交小波對應(yīng)的濾波器組不具有線性相位，因此常采用雙正交濾波器組。但是使用一般的反對稱雙正交小波濾波器組進行邊緣檢測時，完整性不高，抗噪性能差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]本發(fā)明為了解決上述問題，提出了一種基于等偶長度反對稱雙正交小波濾波器組的邊緣檢測方法，該方法實現(xiàn)的邊緣檢測結(jié)果精度高，完整性好，有一定的抗噪性能。
[0004]為了實現(xiàn)上述 目的，本發(fā)明采用如下技術(shù)方案:
[0005]一種基于等偶長度反對稱雙正交小波濾波器組的邊緣檢測方法，具體包括以下步驟:
[0006](I)使用等偶長度反對稱雙正交小波對圖像進行小波分解，針對得到的水平和垂直低頻信息進行二層小波分解；
[0007](2)根據(jù)圖像在每一尺度的小波分解數(shù)據(jù)，計算梯度矢量模值圖和相角圖；
[0008](3)在每一尺度，根據(jù)相角圖確定的方向，針對不同的梯度矢量檢測模極大值點，所有的候選邊界點組成邊界圖像；
[0009](4)采用閾值法去除偽邊界點；
[0010](5)綜合各尺度得到的邊界點集合，鏈接邊界圖像中具有相似模值和角度的點，去除短鏈和弱鏈，得到準確的單像素寬的邊界。
[0011]所述步驟(1)中，具體方法為:利用Mallat算法，先使用等偶長度反對稱雙正交小波對圖像進行一層小波分解，得到水平和垂直低頻信息LL、水平高頻和垂直低頻信息HL、水平低頻和垂直高頻信息LH及水平和垂直高頻信息HH，然后對得到的水平和垂直低頻信息LL進行下一層小波分解直到總分解層數(shù)為3。
[0012]所述步驟⑵中，對圖像的每一尺度，梯度矢量模值圖的值紙./U.V’)為:M2jfix,y) = ^/(χ,ν)[ +l^/(x,yf , WlJ(x,y)是每一尺度的水平高頻和垂直低頻?目息，(x^y)是每一尺度的水平低頻和垂直聞頻/[目息，每一尺度2\ j = -1, -2, -3。
[0013]所述步驟⑵中，對圖像的每一尺度，梯度矢量相角圖為:
【權(quán)利要求】
1.一種基于等偶長度反對稱雙正交小波濾波器組的邊緣檢測方法，其特征是:具體包括以下步驟: (1)使用等偶長度反對稱雙正交小波對圖像進行小波分解，針對得到的水平和垂直低頻信息進行二層小波分解； (2)根據(jù)圖像在每一尺度的小波分解數(shù)據(jù)，計算梯度矢量模值圖和相角圖； (3)在每一尺度，根據(jù)相角圖確定的方向，針對不同的梯度矢量檢測模極大值點，所有的候選邊界點組成邊界圖像； (4)采用閾值法去除偽邊界點； (5)綜合各尺度得到的邊界點集合，鏈接邊界圖像中具有相似模值和角度的點，去除短鏈和弱鏈，得到準確的單像素寬的邊界。
2.如權(quán)利要求1所述的一種基于等偶長度反對稱雙正交小波濾波器組的邊緣檢測方法，其特征是:所述步驟(1)中，具體方法為:利用Mallat算法，先使用等偶長度反對稱雙正交小波對圖像進行一層小波分解，得到水平和垂直低頻信息LL、水平高頻和垂直低頻信息HL、水平低頻和垂直高頻信息LH及水平和垂直高頻信息HH，然后對得到的水平和垂直低頻信息LL進行下一層小波分解直到總分解層數(shù)為3。
3.如權(quán)利要求1所述的一種基于等偶長度反對稱雙正交小波濾波器組的邊緣檢測方法，其特征是:所述步驟(2)中，對圖像的每一尺度，梯度矢量模值圖的值為:
4.如權(quán)利要求1所述的一種基于等偶長度反對稱雙正交小波濾波器組的邊緣檢測方法，其特征是:所述步驟(2)中，對圖像的每一尺度，梯度矢量相角圖4/(夂力為:
5.如權(quán)利要求1所述的一種基于等偶長度反對稱雙正交小波濾波器組的邊緣檢測方法，其特征是:所述步驟(3)中，在每一尺度，對于模值圖中的任一點(m，n)，如果該點的模值是該梯度矢量方向上單位值距離內(nèi)的三個點的模值中的極大值，則將該點作為候選邊界點保存起來，所有的候選邊界點組成了邊界圖像°
6.如權(quán)利要求5所述的一種基于等偶長度反對稱雙正交小波濾波器組的邊緣檢測方法，其特征是:所述步驟(3)中，梯度矢量有四個方向:0°、90°、45°和135°，如果梯度矢量的方向是O。，則比較(m-l，n)、(m, η)和(m+1，η)三點；如果梯度矢量的方向是90°，則比較(m，n-l)、(m，n)和(m, η+1)三點;如果梯度矢量的方向是45° ,則比較(m_l, η_1)、(m, η)和(m+l，n+l)三點；如果梯度矢量的方向是135 ° ,則比較(m+1, n_l)、(m, η)和(m-1, n+1) 二點。
7.如權(quán)利要求1所述的一種基于等偶長度反對稱雙正交小波濾波器組的邊緣檢測方法，其特征是:所述步驟(4)中，采用閾值法去除偽邊界點時，因為噪聲和精細紋理，在邊界點集合中有很多偽邊界點，這些偽邊界點的模值一般較小，所以設(shè)置一個模值閾值，將小于閾值的偽邊界點從邊界圖像中刪除。
8.如權(quán)利要求1所述的一種基于等偶長度反對稱雙正交小波濾波器組的邊緣檢測方法，其特征是:所述步驟(5)中，綜合各尺度得到的邊界點集合以得到準確的單像素寬的邊界包括以下步驟: (a)在尺度j= _3，鏈接閾值化處理的邊界圖像中具有相似模值和相角的點；計算每一條鏈的長度和平均模值，刪除長度小于確定的鏈長度閾值或平均模值小于確定的鏈平均模值閾值的短鏈和弱鏈，得到單像素寬的邊界圖像i =七 (b)對于單像素寬的邊界圖像乓中的每一個邊界點，搜索j)中對應(yīng)的3X3區(qū)域中與該邊界點模值及相角相近的所有點，將它們設(shè)為邊界點，所有的邊界點組成了邊界圖像，鏈接邊界圖像中具有相似模值和角度的點，分析每一條鏈的長度和平均模值，去除短鏈和弱鏈，得到了單像素寬的邊界圖 (c)對于單像素寬的邊界圖像中的每一個邊界點，搜索中對應(yīng)的3X3區(qū)域中與該邊界點模值及相角相近的所有點，將它們設(shè)為邊界點，所有的邊界點組成了邊界圖像，鏈接邊界圖像中具有相似模值和角度的點，分析每一條鏈的長度和平均模值，去除短鏈和弱鏈，得到了單像 素寬的邊界圖像~。/(^)?
【文檔編號】G06T5/00GK104036508SQ201410264614
【公開日】2014年9月10日 申請日期:2014年6月13日 優(yōu)先權(quán)日:2014年6月13日
【發(fā)明者】王成優(yōu), 王曉艷, 周曉 申請人:山東大學(xué)（威海）