[发明专利]基于网络节点分形维数的图像边缘检测方法

权利要求书

1.一种基于网络节点分形维数的图像边缘检测方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一：将RGB图像转换为无向加权网络；

步骤二：计算网络中每个节点的分形维数；

步骤三：根据网络中各节点的局部维数识别图像边缘；

在步骤一中，将图像像素视为网络节点，边连接图像相邻像素，边的权重通过对成对节点的RGB值的计算获得；具体包括：用节点代替图像像素，构造网络G＝(V,E,W)，V表示节点，E表示边，W表示边的权重w_k，利用以下公式计算w_k：

$w_k=\frac{\left|\right|R_{ij}-R_{mn}\left|\right|}{MAX\left(R\right)}$

其中：w_k表示第k条边的权重，R_ij表示位于图像第i行第j列处像素的RGB值；在步骤二中，基于hausdorff的盒覆盖局部维数理论及盒覆盖算法，利用以下公式分别计算每个节点V的分形维数：

$d_i=-\underset{l\→0}{lim}\frac{ln{d}_i\left(l\right)}{lnl}$

其中，d_i表示节点V_i的节点分形维数，l以加一的形式递增直到等于网络直径或d_i(l)不再随着l的增加而减少；

在步骤三中，根据得到的各节点分形维数，利用以下公式计算网络G的分形维数：

D＝{d₁,d₂,d₃,...,d_n}；

在步骤三中，根据网络G的分形维数，通过判断边缘的节点分形维数明显小于其他的节点维数，且边缘的节点维数在所有环境中，即使颜色不同，亮度不同，均可以被识别，从而实现对图像的边缘进行检测。