[发明专利]图像的边缘检测方法、图像处理设备及计算机存储介质

权利要求书

1.一种图像的边缘检测方法，其特征在于，所述方法包括：

获取所述图像的第一检测区域内各像素点的邻域差异度，并基于所述邻域差异度提取出第一边缘点；

根据所述第一边缘点确定第二检测区域，其中所述第二检测区域小于所述第一检测区域；

对所述第二检测区域内的各像素点的邻域差异度进行放大处理，并基于放大处理后的所述邻域差异度提取出第二边缘点；

根据所述第二边缘点确定第三检测区域，所述第三检测区域小于所述第二检测区域；

对所述第三检测区域内的每一像素点的所述邻域差异度进行均值处理，并基于均值处理后的所述邻域差异度提取出第三边缘点；

根据所述第一边缘点、所述第二边缘点和所述第三边缘点确定所述图像的边缘。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一边缘点确定第二检测区域的步骤包括：

根据所述第一边缘点的邻域差异度和/或位置关系对所述第一边缘点进行分类，以获得至少两个第一边缘点包块，其中每一个所述第一边缘点包块分别包括至少一个所述第一边缘点；

根据所述第一边缘点包块确定所述第二检测区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一边缘点的邻域差异度和/或位置关系对所述第一边缘点进行分类的步骤包括：

比较所述第一边缘点的邻域差异度和预设的多个差异度阈值段，将所述邻域差异度落在同一所述差异度阈值段内的第一边缘点作为一类，以形成一次分类包块；

基于所述一次分类包块确定所述第一边缘点包块。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述一次分类包块确定所述第一边缘点包块的步骤包括：

将所述一次分类包块作为所述第一边缘点包块；或者

将对应的所述差异度阈值段之间的段间差异小于预设的段间差异阈值，且与相邻的一次分类包块之间的最短距离小于预设的距离阈值的所述一次分类包块进一步归入二次分类包块，并将所述二次分类包块作为所述第一边缘点包块。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一边缘点包块确定所述第二检测区域的步骤：

在每一所述第一边缘点包块中的相邻的所述第一边缘点之间确定所述第二检测区域；

和/或在相邻的所述第一边缘点包块中的相邻的所述第一边缘点之间确定所述第二检测区域。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二检测区域内的各像素点的邻域差异度进行放大处理，并基于放大处理后的所述邻域差异度提取出第二边缘点的步骤包括：

在所述第二检测区域设置一加权窗口；

对所述加权窗口在当前位置所覆盖的像素点进行加权，其中所述加权窗口所覆盖的像素点中的中心像素点所对应的加权值大于其他像素点所对应的加权值；

计算加权后的所述中心像素点与所述其他像素点之间的邻域差异度，以作为所述中心像素点的放大处理后的邻域差异度；

将所述第二检测区域和所述加权窗口进行相对移动，并返回所述对所述加权窗口在当前位置所覆盖的像素点进行加权的步骤，直至所述加权窗口遍历所述第二检测区域。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，距离所述中心像素点越远的所述其他像素点所对应的所述加权值越小。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第二检测区域内的各像素点的邻域差异度进行放大处理，并基于放大处理后的所述邻域差异度提取出第二边缘点的步骤包括：

比较放大处理后的邻域差异度和预设的差异阈值，筛选出大于所述差异阈值的邻域差异度所对应的像素点作为所述第二边缘点；

或者，将放大处理后的邻域差异度进行从大到小的排序，筛选出排序在前的预设数量个邻域差异度所对应的像素点作为所述第二边缘点。