一種亞像素邊緣檢測(cè)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001 ]本發(fā)明涉及機(jī)器視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種亞像素邊緣檢測(cè)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]邊緣檢測(cè)是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)中的基本問(wèn)題，其目的是標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)，因?yàn)閳D像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化。邊緣檢測(cè)也是高精度機(jī)器視覺(jué)測(cè)量領(lǐng)域?qū)λ@取的圖像進(jìn)行分析判別的必要預(yù)處理步驟，在邊緣被提取的前提下，其他基于邊緣的諸如輪廓檢測(cè)、尺寸測(cè)算等步驟才能進(jìn)一步展開(kāi)，從而完成整個(gè)高精度機(jī)器視覺(jué)的流程。目前，流行的方法有Canny算子、Sobel算子等成熟的像素級(jí)別的邊緣檢測(cè)算法，但是在現(xiàn)今高精度視覺(jué)測(cè)量領(lǐng)域，像素級(jí)別的邊緣檢測(cè)在精度水平上已經(jīng)越來(lái)越不能滿足需求，因此，亞像素邊緣檢測(cè)應(yīng)運(yùn)而生。
[0003]所謂亞像素，就是將原本獲取的圖像的基礎(chǔ)上，將其每個(gè)像素點(diǎn)再度進(jìn)行拆分，使之用比像素更小的“亞像素”單位來(lái)表征圖像。由于亞像素的尺寸較像素尺寸小，意味著其可以表征的精度比像素要高，可以滿足一些較苛刻的高精度機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)任務(wù)的需求。然而，現(xiàn)有的亞像素邊緣檢測(cè)方法，存在由于像素點(diǎn)過(guò)大而造成精度丟失的問(wèn)題，導(dǎo)致圖像邊緣不太真實(shí)，視覺(jué)測(cè)量的準(zhǔn)確性不太高等問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明的目的是提供一種亞像素邊緣檢測(cè)方法，利用亞像素邊緣檢測(cè)的算法對(duì)獲取圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，能有效解決由于像素點(diǎn)過(guò)大而造成精度丟失的問(wèn)題，并以此作為高精度機(jī)器視覺(jué)測(cè)量的預(yù)處理步驟。
[0005]為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下:
[0006]—種亞像素邊緣檢測(cè)方法，包括如下步驟:
[0007](I)、獲取圖像；
[0008](2)、圖像預(yù)處理；
[0009](3)、亞像素計(jì)算；
[0010](4)、生成亞像素邊緣。
[0011]根據(jù)以上方案，所述步驟(I)包括如下具體步驟:
[0012](11)、將物體置于透明玻璃片上；
[0013](12)、用遠(yuǎn)心鏡頭垂直于玻璃片拍攝照片。
[0014]根據(jù)以上方案，所述步驟(2)包括如下具體步驟:
[0015](21)、對(duì)獲取的圖像進(jìn)行中值濾波；
[0016](22)、計(jì)算圖像中各像素水平梯度；
[0017](23)、計(jì)算圖像中各像素垂直梯度。
[0018]根據(jù)以上方案，所述步驟(3)包括如下具體步驟:
[0019](31)、找出像素點(diǎn)中水平梯度大于a的點(diǎn)，該點(diǎn)集合記為A;
[0020](32)、找出像素點(diǎn)中垂直梯度大于b的點(diǎn)，該點(diǎn)集合記為B;
[0021 ] (33)、將集合A中的水平梯度點(diǎn)最大值和最小值相減得到c;
[0022](34)、將集合B中的垂直梯度點(diǎn)最大值和最小值相減得到d。
[0023]根據(jù)以上方案，所述步驟(4)包括如下具體步驟:
[0024](41)、將集合A中的水平梯度最大值與A中各個(gè)點(diǎn)的水平梯度相減，所得差值除以c，再將該點(diǎn)的橫坐標(biāo)與此結(jié)果相減，得到亞像素級(jí)別的橫坐標(biāo)；
[0025](42)、將集合B中的垂直梯度最大值與A中各個(gè)點(diǎn)的垂直梯度相減，所得差值除以d，再將該點(diǎn)的縱坐標(biāo)與此結(jié)果相減，得到亞像素級(jí)別的縱坐標(biāo)；
[0026](43)、將橫、縱坐標(biāo)合并得到最終亞像素級(jí)別邊緣點(diǎn)的坐標(biāo)。
[0027]本發(fā)明的有益效果是:
[0028]與其他亞像素邊緣檢測(cè)方法相比，本發(fā)明采用了亞像素的像素處理策略，有效地?cái)[脫了由于像素點(diǎn)過(guò)大造成的精度丟失問(wèn)題，能找到更為真實(shí)的圖像邊緣，提高了視覺(jué)測(cè)量的準(zhǔn)確性。
【附圖說(shuō)明】
[0029]圖1是本發(fā)明的總流程示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0030]下面結(jié)合附圖與實(shí)施例對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案進(jìn)行說(shuō)明。
[0031]本發(fā)明提供一種亞像素邊緣檢測(cè)方法，包括如下具體步驟(見(jiàn)圖1):
[0032](1)、獲取圖像:
[0033](11)、將物體置于透明玻璃片上；
[0034](12)、用遠(yuǎn)心鏡頭垂直于玻璃片拍攝照片；
[0035](2)、圖像預(yù)處理:
[0036](21)、對(duì)獲取的圖像進(jìn)行中值濾波；
[0037](22)、計(jì)算圖像中各像素水平梯度；
[0038](23)、計(jì)算圖像中各像素垂直梯度；
[0039](3)、亞像素計(jì)算:
[0040](31)、找出像素點(diǎn)中水平梯度大于a的點(diǎn)，該點(diǎn)集合記為A;
[0041 ] (32)、找出像素點(diǎn)中垂直梯度大于b的點(diǎn)，該點(diǎn)集合記為B;
[0042](33)、將集合A中的水平梯度點(diǎn)最大值和最小值相減得到c;
[0043](34)、將集合B中的垂直梯度點(diǎn)最大值和最小值相減得到d;
[0044](4)、生成亞像素邊緣:
[0045](41)、將集合A中的水平梯度最大值與A中各個(gè)點(diǎn)的水平梯度相減，所得差值除以c，再將該點(diǎn)的橫坐標(biāo)與此結(jié)果相減，得到亞像素級(jí)別的橫坐標(biāo)；
[0046](42)、將集合B中的垂直梯度最大值與A中各個(gè)點(diǎn)的垂直梯度相減，所得差值除以d，再將該點(diǎn)的縱坐標(biāo)與此結(jié)果相減，得到亞像素級(jí)別的縱坐標(biāo)；
[0047](43)、將橫、縱坐標(biāo)合并得到最終亞像素級(jí)別邊緣點(diǎn)的坐標(biāo)。
[0048]本發(fā)明可應(yīng)用于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)領(lǐng)域，作為高精度機(jī)器視覺(jué)測(cè)量的預(yù)處理步驟。
[0049]以上實(shí)施例僅用以說(shuō)明而非限制本發(fā)明的技術(shù)方案，盡管上述實(shí)施例對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)說(shuō)明，本領(lǐng)域的相關(guān)技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解:可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行修改或者同等替換，但不脫離本發(fā)明精神和范圍的任何修改和局部替換均應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的權(quán)利要求范圍內(nèi)。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種亞像素邊緣檢測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟: (1)、獲取圖像； (2)、圖像預(yù)處理； (3)、亞像素計(jì)算； (4)、生成亞像素邊緣。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的亞像素邊緣檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟(I)包括如下具體步驟: (11)、將物體置于透明玻璃片上； (12),用遠(yuǎn)心鏡頭垂直于玻璃片拍攝照片。3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的亞像素邊緣檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟(2)包括如下具體步驟: (21 )、對(duì)獲取的圖像進(jìn)行中值濾波； (22)、計(jì)算圖像中各像素水平梯度； (23 )、計(jì)算圖像中各像素垂直梯度。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的亞像素邊緣檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟(3)包括如下具體步驟: (31)、找出像素點(diǎn)中水平梯度大于a的點(diǎn)，該點(diǎn)集合記為A; (32)、找出像素點(diǎn)中垂直梯度大于b的點(diǎn)，該點(diǎn)集合記為B; (33)、將集合A中的水平梯度點(diǎn)最大值和最小值相減得到c; (34)、將集合B中的垂直梯度點(diǎn)最大值和最小值相減得到d。5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的亞像素邊緣檢測(cè)方法，其特征在于，所述步驟(4)包括如下具體步驟: (41)、將集合A中的水平梯度最大值與A中各個(gè)點(diǎn)的水平梯度相減，所得差值除以C，再將該點(diǎn)的橫坐標(biāo)與此結(jié)果相減，得到亞像素級(jí)別的橫坐標(biāo)； (42)、將集合B中的垂直梯度最大值與A中各個(gè)點(diǎn)的垂直梯度相減，所得差值除以d，再將該點(diǎn)的縱坐標(biāo)與此結(jié)果相減，得到亞像素級(jí)別的縱坐標(biāo)； (43)、將橫、縱坐標(biāo)合并得到最終亞像素級(jí)別邊緣點(diǎn)的坐標(biāo)。
【專利摘要】本發(fā)明提供一種亞像素邊緣檢測(cè)方法，包括如下步驟：獲取圖像；圖像預(yù)處理；亞像素計(jì)算；生成亞像素邊緣。本發(fā)明采用了亞像素的像素處理策略，有效地?cái)[脫了由于像素點(diǎn)過(guò)大造成的精度丟失問(wèn)題，能找到更為真實(shí)的圖像邊緣，提高了視覺(jué)測(cè)量的準(zhǔn)確性，可作為高精度機(jī)器視覺(jué)測(cè)量的預(yù)處理步驟。
【IPC分類】G06T7/00
【公開(kāi)號(hào)】CN105654473
【申請(qǐng)?zhí)枴?br>【發(fā)明人】傅之成, 邵卿, 李曉強(qiáng), 趙洋洋
【申請(qǐng)人】傅之成
【公開(kāi)日】2016年6月8日
【申請(qǐng)日】2015年12月25日