[发明专利]基于图像多维分析的边缘检测方法及系统

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像多维分析的边缘检测方法及系统，通过Canny边缘检测算法检测目标图像的边缘，得到第一边缘图像，对目标图像进行频域分析，得到原始频谱图，然后对原始频谱图进行处理，得到对应的像素数量差异指标、灰度直方图差异指标、相邻像素值差异指标和像素值差异平均值指标，根据这些指标计算得到最优高频频谱图选取指标，进而根据最优高频频谱图选取指标确定最优高频频谱图，整合最优高频频谱图和第一边缘图像，得到最终边缘图像，既可以增加Canny算子得出的图像的细节，也可以减少消除高频信息中的噪声影响，边缘检测准确性得到很大的提升。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像多维分析的边缘检测方法及系统。

背景技术

在使用Canny边缘检测时，其第一步使用高斯模糊来去掉噪声，但是同时也会平滑边缘，使得边缘信息减弱，有可能使得在后面的步骤中漏掉一些需要的边缘，特别是弱边缘和孤立的边缘，可能在双阈值和联通计算中被剔除。因此，仅仅通过Canny边缘检测的方式获取图像边缘，会降低获取到的边缘的准确性。虽然现有技术中已有结合Canny边缘检测和高频边缘检测得到边缘图像，但是这种结合的过程比较简单，结合深度比较浅，得到的边缘准确性仍旧比较低。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于图像多维分析的边缘检测方法及系统，用于解决现有的边缘检测方法获取到的边缘的准确性较低的技术问题。

所采用的技术方案具体如下：

一种基于图像多维分析的边缘检测方法，包括以下步骤：

通过Canny边缘检测算法检测目标图像的边缘，得到第一边缘图像；

对所述目标图像进行频域分析，得到原始频谱图；

以所述原始频谱图的中心为圆心，以不同的半径做多个同心圆，得到多层频谱图；

根据各层频谱图转化回的灰度图像与所述第一边缘图像的像素数量差异，得到各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的像素数量差异指标；

计算各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的灰度直方图的灰度直方图差异指标；

选取小于预设的灰度直方图差异指标阈值的灰度直方图差异指标，得到候选高频频谱图，对于任意一个候选高频频谱图，将该候选高频频谱图转化回的灰度图像中的任意一个像素点取代所述第一边缘图像中对应位置的像素点，获取取代前后的像素点与相邻像素点之间的相邻像素值差异指标；

根据各候选高频频谱图与所述第一边缘图像的像素数量差异指标、灰度直方图差异指标、相邻像素值差异指标和像素值差异平均值指标，获取各候选高频频谱图的最优高频频谱图选取指标；

将最小的最优高频频谱图选取指标对应的候选高频频谱图确定为最优高频频谱图，整合所述最优高频频谱图和所述第一边缘图像，得到最终边缘图像。

进一步地，所述根据各层频谱图转化回的灰度图像与所述第一边缘图像的像素数量差异，得到各初始高频频谱图与所述第一边缘图像的像素数量差异指标，包括：

对于任意一层频谱图，将该层频谱图转化回的灰度图像与所述第一边缘图像分别进行二值化，得到第一二值图和第二二值图；

计算所述第一二值图和第二二值图的像素数量的像素数量误差值；