简单图像闭合外缘轮廓提取
边缘提取不同算子方法的分析比较
目录 摘要....................................................................... I 1简介. (1) 1.1MATLAB 简介 (1) 1.2数字图像处理简介 (1) 2边缘检测 (3) 2.1边缘的含义 (3) 2.2边缘检测的含义 (3) 2.3边缘检测的步骤 (3) 3常用的边缘检测算子 (5) 3.1微分算子 (5) 3.1.1 Sobel算子 (5) 3.1.2 robert算子 (6) 3.1.3 prewitt算子 (6) 3.2 Laplacian算子 (6) 3.3 Log算法 (7) 3.4 Canny边缘检测法 (7) 4程序设计 (8) 5运行结果 (10) 6边缘检测结果比较 (12) 7心得体会 (13) 参考文献 (14)
摘要 边缘检测是利用边缘增强算子，突出图像中的局部边缘，然后定义象素的“边缘强度”，通过设置阈值的方法提取边缘点集。本设计利用MATLAB软件分析几种应用于数字图像处理中的边缘检测算子,根据它们在实践中的应用结果进行研究,主要包括:Robert 边缘算子、Prewitt 边缘算子、Sobel 边缘算子、LoG边缘算子以及Laplacian 算子等对图像边缘检测,根据实验处理结果对几种算子进行比较。 关键词：Matlab边缘检测算子
1简介 1.1MATLAB简介 Matlab是国际上最流行的科学与工程计算的软件工具，它起源于矩阵运算，已经发展成一种高度集成的计算机语言。有人称它为“第四代”计算机语言，它提供了强大的科学运算、灵活的程序设计流程、高质量的图形可视化界面设计、便捷的与其它程序和语言接口的功能。随着Matlab语言功能越来越强大，不断适应新的要求并提出新的解决方法，可以预见，在科学运算，自动控制与科学绘图领域，Matlab语言将长期保持其独一无二的地位。 Matlab 的特点如下： (1) 高效的数值计算及符号计算功能,能使用户从繁杂的数学运算分析中解脱出来; (2) 具有完备的图形处理功能,实现计算结果和编程的可视化; (3) 友好的用户界面及接近数学表达式的自然化语言,使学者易于学习和掌握; (4) 功能丰富的应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱等) ,为用户提供了大量方便实用的处理工具. Matlab的优势如下： （1）友好的工作平台和编程环境 （2）简单易用的程序语言 （3）强大的科学计算机数据处理能力 （4）出色的图形处理功能 （5）应用广泛的模块集合工具箱 （6）实用的程序接口和发布平台 （7）应用软件开发（包括用户界面） 1.2数字图像处理简介 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程，以提高图像的实用性，达到人们所要求的预期结果。从处理的目的来讲主要有：
图像轮廓线提取
数学实验报告 实验二图像轮廓线提取技术 学院 专业 姓名 学号 成绩单序号 提交日期
一、实验目的 1.了解对matlab的图像处理功能，掌握基本的图像处理方式； 2.掌握imread，imshow，imwrite，subplot，title等的基本使用方法。 3.掌握图像轮廓线提取的简单方法并上机实现。 4.了解matlab自带的边界检测算子的使用，提高对复杂图像处理的能力。 二、实验要求 1．任意选取一幅灰度图像和一幅彩色图像，对算法中若干关键语句中进行调整，得出不同的实验结果，对这些结果进行分析，并与MATLAB自带的边缘检测做对比。 2．提出其它的轮廓线提取方法，与简单阈值法进行比较分析。 三、实验过程 1．任意选取一幅灰度图像和一幅彩色图像，对算法中若干关键语句中进行调整，得出不同的实验结果，对这些结果进行分析。 ⑴灰度图的轮廓线提取，M文件代码： function gray(pix,n) %灰度图的轮廓线提取 A=imread(pix); %读取指定的灰度图%生成与图像对应的矩阵 [a,b]=size(A); %a,b分别等于矩阵A的行数和列数 B=double(A); %将矩阵A变为双精度矩阵 D=40*sin(1/255*B); %将矩阵B进行非线性变换 T=A; %新建与A同等大小矩阵 for p=2:a-1 %处理图片边框内的像素点 for q=2:b-1 if (D(p,q)-D(p,q+1))>n|(D(p,q)-D(p,q-1))>n|(D(p,q)-D(p+1,q))>n|(D(p,q)-D(p-1,q))>n|( D(p,q)-D(p-1,q+1))>n|(D(p,q)-D(p+1,q-1))>n|(D(p,q)-D(p-1,q-1))>n|(D(p,q)-D(p+1,q +1))>n T(p,q)=0; %置边界点为黑色%新建轮廓线矩阵 else T(p,q)=255; %置非边界点为白色 end; end; end; subplot(2,1,1); %将窗口分割为两行一列，下图显示于第一行 image(A); %显示原图像 title('灰度图原图'); %图释 axis image; %保持图片显示比例 subplot(2,1,2); %下图显示于第二行 image(T); %显示提取轮廓线后的图片
基于Hough变换的道路边界提取方法
基于Hough变换的道路边界提取方法 摘要：本文利用 matlab7.0软件开发平台工具，采用hough变换等技术手段在图片上进行线性构造信息提取，为今后的研究部署工作提供参考。但hough变换存在一定的局限性，如对影像分割依赖性大、受非道路因素影响大等。本文首先利用道路种子点处的光谱信息进行道路区域的生长, 提取光谱信息一致的道路区域, 得到一个包含道路信息的二值影像，然后对此二值影像进行滤波，在提取出的道路条状区域的基础上, 根据道路具有的形状特点, 利用形态学进行细化和一定次数的形态修剪处理, 得到单像素宽 的道路中心线信息。最后对图像进行基于hough变换的线性特征提取，文章对高分辨率航空遥感影像进行了实验验证了该方法的有效性[1-3]。 关键词:线性特征提取,hough变换,matlab a road edge detection algorithm based on the hough transform qiu zhiweili yan (henan university of urban construction, pingdingshan 467036, china) aqiuzhiwei-2008@https://www.360docs.net/doc/3510961511.html,, bliyan0502@https://www.360docs.net/doc/3510961511.html, abstract: by using the road seed point spectrum information in this paper firstly, the relevant road information can be extracted from the spectral information consistent with the road area, road information including two value image can be
边缘提取
图像边缘提取的经典算法及展望 摘要：该文对现有图像边缘提取的经典边缘检测算子方法进行了介绍，对比、分析了各自的优缺点，为了更清楚地看出各种算法的效果，给出了一些常用算法对同一幅标准测试图像的原图像进行边缘提取的实验结果。最后，对图像边缘提取技术所面临的问题和发展方向阐述了自己的观点。 关键词：图像处理，边缘提取，边缘检测算子 中图分类号：TP 314.7 文献标识码：A The Algorithm for I m age Edge Detection and Prospect Abstract：The representative algorithms in these days for image edge detection have been presented in this paper.After contrasting and analyzing the advantages and the disadvantages of every algorithm.In order to have a much clearer look at the effect of every algorithm,we give the results of the experiments in which the common algorithms are used to detect image edge of the same standard testing image.At last,we bring forward our viewpoint about the problems the image edge detection technology is facing and where is its developmental direction . Key words：Image manipulation ；Edge recognition ；Edge recognition arithmetic operators 1 选题背景与研究意义 图像是人们从客观世界获取信息的重要来源，也是人类视觉延伸的重要手段。随着计算机和各个相关研究领域的迅速发展，科学计算的可视化、多媒体技术等研究与应用的兴起，数字图像处理从一个专门领域的学科，发展成为了一种新型的科学研究和人机界面的工具。通过对人类视觉系统的研究表明，图像中的边界特别重要，往往仅凭一些粗略的轮廓线就能够识别出一个物体，而轮廓线就是图像的边缘。图像的边缘是图像区域属性(像素灰度)发生明显变化的地方，也是图像信息最集中的地方，包含了图像的大部分特征信息，这些信息足图像识别中抽取特征的蕈要属性，能勾画出目标物体，是人类判别物体的重要依据。因此，图像的边缘是图像的最基本特征，被应用到较高层次的特征描述、图像识别、图像分割、图像增强以及图像压缩等图像处理和分析技术中，同时边缘提取也作为图像分析与模式识别的主要特征提取手段，应用于计算机视觉、模式识别等研究领域中IlJ。图像的边缘广泛存在于物体与背景之问、物体与物体之间，边缘检测的实质是采用某种算法提取出图像中对象与背景之间的交界线。通过边缘检测，提取出边缘才能将目标和背景区分开来，简化图像分析，突出图像的重要特征，降低后继图像分析处理的数据量，使图像理解及识别更加容易和深刻。因此，边缘提取算法是图像处理问题中经典技术之一，其优劣直接影响整个计算机视觉系统性能的好坏，它的解决对于我们进行高层次的图像特征描述、识别和理解等有着重大的影响。在数字图像处理的研究过程中，图像的边缘提取一直以来都是图像处理与分析领域的研究热点，也一直是机器视觉研究领域中最活跃的课题之一，在工程应用中占有十分重要的地位。因此，研究图像边缘提取方法具有重要的理论意义和现实意义。具有重要的意义。 2 研究现状及发展趋势 图像边缘提取的方法多种多样，但由于其本所具有的难度和深度，研究没有很大的突破性进展，至目前还没有提出一种方法或是理论，能完美地解决边缘提取问题，这也促使研究人员对此问题不断深入研究。 同时，由于目前的边缘提取评价方法都存在很大的局限性，所以对图像边缘提取评价系统的研究得到越来越多的关注。目前，用得较多的还是通过人眼进行主观判断，评价边缘提取方法的优劣。 总之，边缘提取算法主要存在两个问题：一是没有一种可以普遍使用的图像边缘提取算法；二是没有一个较好的通用的边缘提取的评价标准。因此，这两个问题也将成为今后研究解决的重点和研究趋
最新Canny边缘检测与轮廓提取汇总
C a n n y边缘检测与轮 廓提取
摘要................................................................................................................................................... Abstract.......................................................................................................................................... I 1 绪论 0 2 设计内容与OpenCV简介 (1) 2.1 设计任务内容 (1) 2.2 OpenCV简介 (1) 3 理论分析 (2) 3.1 边缘检测 (2) 3.1.1 图像的边缘 (2) 3.1.2 边缘检测的基本步骤 (2) 3.2 轮廓提取 (3) 4 边缘检测的算法比较 (4) 4.1 Reborts算子 (4) 4.2 Sobel算子 (5) 4.3 Prewitt 算子 (5) 4.4 Kirsch 算子 (7) 4.5 LOG算子 (7) 4.6 Canny算子 (8) 5 实验仿真 (10) 5.1算法设计 (10) 5.2 实验结果 (11) 6 分析与总结 (12) 参考文献 (13) 附录 (14)
边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，它的目的是标识出数字图像中亮度变化明显的点。图像经过边沿检测处理之后，不仅大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。 事实上，边缘存在于图像的不规则结构和不平稳现象中，也即存在于信号的突变点处，这些点给出了图像轮廓的位置。这些轮廓常常是我们在图像边缘检测时，所需要的非常重要的一些特征条件，这就需要我们对一幅图像检测并提取出它的边缘。 可用于图像边缘检测和轮廓提取的方法有很多，其中包括有常见的Robert边缘算子、Prewitt 边缘算子、Sobel边缘算子等等。本文首先将会从数字图像处理的角度，对几种边缘检测算法进行详细的分析，然后会并选择其中一种边缘检测算法进行实验。考虑到以后进一步的学习，本文将会使用openCV对算法进行实现。最后，本文将会把实验获得的实际效果，与理论分析的结果进行比对，并以此对本次实验进行总结。 关键字：边缘检测轮廓提取图像处理openCV
CCD图像的轮廓特征点提取算法
第33卷第4期电子科技大学学报V ol.33 No.4 2004年8月Journal of UEST of China Aug. 2004 CCD图像的轮廓特征点提取算法 侯学智，杨平，赵云松 (电子科技大学机械电子工程学院成都 610054) 采用最大方差法将图像二值化，用图像形态学的梯度细化和修剪算法来提取边缘轮廓，利用十一【摘要】﹑ 点曲率法得到轮廓的角点和切点的大致位置。提出了一种基于最小二乘拟合的改进算法，来进一步确定角点和切点，并对轮廓分段识别。该算法应用在基于图像处理的刀具测量系统中，实际结果表明具有良好的抗噪声性能，能准确提取出图像的特征点。 关键词刀具测量; 细化; 曲率; 最小二乘拟合; 角点 中图分类号TP391 文献标识码 A Contour Feature Point Detection Algorithm of CCD Image Hou Xuezhi，Yang Ping，Zhao Yunsong (School of Mechatronic Engineering, UEST of China Chengdu 610054) Abstract The image is segmented to Bi-value image with max variance algorithm, and then the edge is detected by a series of image morphology algorithm including grads, thinning and cutting. The eleven point curvature-computing method is used to locate the area of corner and point of tangency. An improved algorithm based on least square fitting is given to search corner and point of tangency. This algorithm is applied to the cutting tools measurement system based on image processing and the actual result proves it has a good noise-resisted performance and can detect feature points accurately. Key words cutting tools measurement; thinning; curvature; least square fitting; corner 目前数控加工精度已达到微米级，对刀精度要求愈来愈高。传统的刀具测量方式采用人眼瞄准，容易带来主观误差，使对刀精度降低。在基于图像处理的刀具测量系统中，CCD数码相机将对刀状态的图像摄入，通过USB接口输入计算机。首先提取出刀具轮廓的特征点，再对轮廓曲线进行分段，从而测量刀具的长度﹑半径﹑角度等参数。通常利用曲率信息来提取轮廓特征点，三点曲率法对噪声较敏感，十一点曲率法能较好地估算出轮廓的曲率，并能简单提取出轮廓的角点与切点区域[1, 2]。本文提出利用最小二乘法拟合角点和切点区域的曲线，根据计算的斜率和曲率的特点能有效确定角点和切点。 1 图像预处理 被测刀具的图像如图1所示。CCD相机采集到刀具的彩色图像，将其转化为256色的灰度图像，如图1a 所示，采用最大方差阈值法将图像二值化。由于刀具表面存在油污，光线散射等原因，图像二值化后，在刀具部分有颗粒状噪声，而刀具以外有细小孔洞存在，所以在提取轮廓前，采用形态学算子滤波。在图像形态学中，最基本的运算是腐蚀和膨胀运算，通过腐蚀和膨胀可以构成开运算与闭运算。开闭运算都能够平滑边缘，其中开运算能够消除细小物体，闭运算能够填充物体孔洞。本文采用方形结构元素，对图像先闭运算后开运算，有效地滤除了图像的细小孔洞和噪声，而刀具的结构和面积基本保持不变。图1b所示为 收稿日期：2003 ? 07 ? 24 作者简介：侯学智(1980 ? )，男，硕士生，主要从事工业测控技术方面的研究.
灰度图像边缘提取方法综述
内蒙古科技大学 本科毕业论文 题目：灰度图像边缘提取方法综述学生姓名： 学院：物理科学与技术学院 专业：应用物理学 学号：0809810054 班级：08级 指导教师： 二〇一二年 4 月
摘要 本文先介绍了一般边缘检测的步骤和灰度图像形态学的主要操作。着重讨论基于细胞神经网络的一般灰度图像的边缘提取和图像分割。先陈述了几种传统算法，并比较了各算法的优劣。通过例举介绍CNN 基本知识，详细描述了用CNN 提取图像边缘的过程，给出算法流程，阐述算法实现中的关键步骤。对二值图像和灰度图像，分别采用基于CNN 的算法和传统算子(prewitt、sobel、canny)进行边缘提取，给出提取效果图，定性比较两类算法在性能上的优劣。来直接的了解灰度图像边缘提取的方法。 关键字：灰度图像，边缘提取，分割，CNN算法，传统算子
Abstract This paper first introduces the general steps of gray image edge detection and morphology of the main operation. Focuses on the cellular neural network based general gray image edge extracting and image segmentation. Through the examples of introduction of basic knowledge of CNN, a detailed description of the CNN image edge extraction process, the algorithm process, the key step in the algorithm implementation. On two value image and the gray scale image, which are based on CNN algorithm and the traditional operator ( Prewitt, Sobel, canny ) edge extraction, given the extraction effect chart, qualitative comparison of two algorithms in performance on the quality of. To direct understanding of gray image edge extraction method. Keywords: image, edge detection, segmentation, CNN algorithm, the traditional operator
图像边缘提取方法及展望
1引言 图像最基本的特征是边缘，边缘是图像性区域和另一个属性区域的交接处，是区域属性发生突变的地方，是图像中不确定性最大的地方，也是图像信息最集中的地方，图像的边缘包含着丰富的信息。因此，图像的边缘提取在计算机视觉系统的初级处理中具有关键作用，但目前仍是“瓶颈”问题。 边缘检测技术对于数字图像是非常重要的，提取出边缘才能将目标和背景区分开来。现有的图像边缘提取方法可以分为三大类：一类是基于某种固定的局部运算方法，如：微分法，拟合法等，它们属于经典的边缘提取方法；第二类则是以能量最小化为准则的全局提取方法，其特征是运用严格的数学方法对此问题进行分析，给出一维值代价函数作为最优提取依据，从全局最优的观点提取边缘，如松驰法，神经网络分析法等；第三类是以小波变换、数学形态学、分形理论等近年来发展起来的高新技术为代表的图像边缘提取方法，尤其是基于多尺度特性的小波变换提取图像边缘的方法是目前研究较多的课题。该文将较为详细地对各种图像边缘提取算法的原理进行阐述，对几种最常用的图像边缘提取算法给出实验结果，并进行结果对比与分析。 2经典的图像边缘提取方法 2.1微分算子法 边缘的检测可借助空域微分算子通过卷积完成，导数算子具有突出灰度变化的作用，对图像运用导数算子，灰度变化较大的点处算得的值较高，因此可将这些导数值作为相应点的边界强度，通过设置门限的方法，提取边界点集。 一阶导数 !f !x 与 !f !y 是最简单的导数算子，一个连续函数f（x，y）在位置（x，y）处方向导数的最大值是I G I=（ !f !x ）2+（!f !y ）2 [I12，称为梯度模，相应地，取得最大值的方向为"=tan-1 !f !y !f !x T I I L T I I J 。 利用梯度模算子来检测边缘是一种很好的方法，它不仅具有位移不变性，还具有各向同性。在实际中，对于一幅数字图像采用了梯度模的近似形式，如常用的罗伯特交叉算子（Roberts Cross）和索贝尔算子（SobeI）的表达式分别为： Roberts算子表达式为： \G\=maX（I f（i，J）-f（i+1，J+1）I，I f（i+1，J）-f（i，J+1）I） SobeI算子表达式为： 121 000 -1-2- T I I L T I I J 1 10-1 20-2 10- T I I L T I I J 1 x方向卷积核y方向卷积核 图像边缘提取方法及展望 季虎孙即祥邵晓芳毛玲 （国防科技大学电子科学与工程学院，长沙410073） E-maiI：Iove63901@https://www.360docs.net/doc/3510961511.html, 摘要该文对现有代表性的各种图像边缘提取方法进行了介绍，对比、分析了各自的优缺点，重点对以小波变换为代表的现代信号处理技术提取图像边缘的方法进行了分析和阐述，为了更清楚地看出各种算法的效果，给出了一些常用算法对同一幅标准测试图像Lena进行边缘提取的实验结果。最后，对图像边缘提取技术所面临的问题和发展方向阐述了自己的观点。 关键词边缘提取小波变换多尺度分析图像边缘检测 文章编号1002-8331-（2004）14-0070-04文献标识码a中图分类号TP391 The Algorithm for Image Edge Detection and Prospect Ji Hu Sun Jixiang Shao Xiaofang Mao Ling （SchooI of EIectronic and Engineering，NationaI University of Defense TechnoIogy，Changsha410073）Abstract：The representative aIgorithms in these days for image edge detection have been presented in this paper.after contrasting and anaIyzing the advantages and the disadvantages of every aIgorithm，we pIace an emphasis on anaIyzing and iIIuminating waveIet transform，which is one of the modern signaI processing technigues for image edge detection.in order to have a much cIearer Iook at the effect of every aIgorithm，we give the resuIts of the eXperiments in which the common aIgorithms are used to detect image edge of the same standard testing image Lena.at Iast，we bring forward our viewpoint about the probIems the image edge detection technoIogy is facing and where is its deveIopmentaI direction. Keywords：edge detection，waveIet transform，muItiscaIe anaIysis，image edge detection 作者简介：季虎（1972-），男，工程师，博士研究生，主要研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别。孙即祥（1946-），男，教授，博士生导师，现已出版专著三部，并正在撰写另外一部专著，已发表论文十数篇。主要感兴趣的研究方向为计算机视觉、图像处理、模式识别等。 70 2004.14计算机工程与应用
静态图像人体轮廓提取方法的研究
静态图像人体轮廓提取方法的研究 静态图像人体轮廓提取是指从静态图像中将人体轮廓分割出来,它在计算机视觉中的人体行为识别、背景分割与替换等多个方面都有着广泛的应用。静态图像人体轮廓提取面临着巨大的挑战,包括人体姿态的多样性,衣着的各异性,光线的变化以及复杂的背景等多个方面。 近年来,随着深度学习的快速发展,图像处理领域中基于传统特征提取的方法逐渐被深度学习所取代,而卷积神经网络在图像特征提取方面体现出了很大的优势。因此,采用卷积神经网络进行人体轮廓提取具有重要意义。 本文的主要研究内容如下:1.针对传统特征提取无法精准分割人体轮廓的问题,采用一种基于深度学习的人体轮廓提取方法。该方法设计了特定的卷积神经网络结构,在模型中引入了全卷积神经网络,反卷积与网络中网络的相关技术,实现了对静态图像在像素级别的人体轮廓提取。 2.为了提高模型的性能,在本文所构建卷积神经网络的基础上提出了一种改进方法,将原始图像经过Gabor滤波器进行预处理后再传入卷积神经网络,利用Gabor特征与卷积神经网络相结合实现了更精确的人体轮廓提取。 3.分别借助VOC2012数据集和百度人体分割数据集来验证本文所提出方法的有效性。 并将改进后的模型应用于具有隐私保护功能的视频监控系统,选择CAVIAR 视频监控数据集中的视频进行测试,并对结果进行分析。实验结果表明:(1)基于卷积神经网络的人体轮廓提取方法实现了对人体轮廓的快速有效分割,体现了利用深度学习进行实验的可行性;(2)改进后的模型在VOC2012数据集上的吻合度测试结果比原始模型提高了 10.96%;(3)在百度数据集上的测试结果表明该改进方法相比于其他现有方法,在准确度和处理速度等方面都能体现出合理性和有效
边缘检测和轮廓提取方法和VC++程序
边沿检测和轮廓提取方法和程序 1 边沿检测 我们给出一个模板和一幅图象。不难发现原图中左边暗，右边亮，中间存在着一条明显的边界。进行模板操作后的结果如下： 。 可以看出，第3、4列比其他列的灰度值高很多，人眼观察时，就能发现一条很明显的亮边，其它区域都很暗，这样就起到了边沿检测的作用。 为什么会这样呢？仔细看看那个模板就明白了，它的意思是将右邻点的灰度值减左邻点的灰度值作为该点的灰度值。在灰度相近的区域内，这么做的结果使得该点的灰度值接近于0；而在边界附近，灰度值有明显的跳变，这么做的结果使得该点的灰度值很大，这样就出现了上面的结果。 这种模板就是一种边沿检测器，它在数学上的涵义是一种基于梯度的滤波器，又称边沿算子，你没有必要知道梯度的确切涵义，只要有这个概念就可以了。梯度是有方向的，和边沿的方向总是正交(垂直)的，例如，对于上面那幅图象的转置图象，边是水平方向的，我们可以用 梯度是垂直方向的模板检测它的边沿。 例如，一个梯度为45度方向模板，可以检测出135度方向的边沿。 1.Sobel算子
在边沿检测中，常用的一种模板是Sobel 算子。Sobel 算子有两个，一个是检测水平边沿的 ；另一个是检测垂直平边沿的。与和 相比，Sobel算子对于象素的位置的影响做了加权，因此效果更好。 Sobel算子另一种形式是各向同性Sobel(Isotropic Sobel)算子，也有两个，一个是检测水平边 沿的，另一个是检测垂直平边沿的。各向同性Sobel 算子和普通Sobel算子相比，它的位置加权系数更为准确，在检测不同方向的边沿时梯度的幅度一致。 下面的几幅图中，图7.1为原图；图7.2为普通Sobel算子处理后的结果图；图7.3为各向同性Sobel算子处理后的结果图。可以看出Sobel算子确实把图象中的边沿提取了出来。 图7.1 原图
图像轮廓提取
OpenCV笔记9：提取并显示图像轮廓 01#include
数字图像的边界提取
实验九数字图像的边界提取 一、实验目的 了解有关数字图像边界提取的基本概念，熟悉Matlab软件中关于数字图像边界提取的基本命令，掌握利用Matlab软件进行数字图像边界提取的方法；同时，学会在图上加图题，会控制图题的位置。 二、相关知识 在图像处理中，有一种十分实用的操作叫做边界提取，在提取了图像的边界后，就可以对图像进行进一步的操作如图像分割，特定区域的提取，骨架提取等等。 常用的边界检测算子有微分算子、拉普拉斯高斯算子和canny算子。 在MA TLAB中，系统提供edge函数，其功能是利用各种边界检测算子来检测灰度图像的边界。 函数edge的用法有以下几种： 1．BW=edge(I)； 2．BW=edge(I,method)； 3．BW=edge(I,method,thresh)； 4．BW=edge(I,method,thresh,direction) 其中： I：输入图像； method：提取边界的方法，共有六种可取的值，即共有六种可使用的方法，包 括：’sobel’，’prewitt’，’roberts’，’log’，’zerocross’，’canny’，缺省时使用’sobel’； thresh：指定的阈值，所有不强于thresh的边都被忽略； direction：对于’sobel’和’prewitt’方法指定方向，可取值为：’horizontal’和’vertical’，’both’（缺省值）BW：返回的二值图像，其中1代表找到的边界。 在这些方法中，canny是较为优秀的一种，该方法使用两种不同的阈值分别检测强边界和弱边界，并且仅当弱边界和强边界相连时，才将弱边界包含在输出图像中。因此，这种方法不容易被噪声干扰，更容易检测到真正的弱边界。 关于这些方法的真正含义，我们以后有专门的课程加以详细讨论，现在先看看它们的效果。 例：分别调用’sobel’，’prewitt’，’roberts’，’log’，’zerocross’和’canny’六种方法检测图像rice.tif的边界。程序如下： I=imread('rice.tif'); BW1=edge(I,'sobel'); BW2=edge(I,'prewitt'); BW3=edge(I,'roberts'); BW4=edge(I,'log'); BW5=edge(I,'zerocross'); BW6=edge(I,'canny'); imshow(I);title('图1: rice.tif原图','fontsize',14,'position',[128,280,0]); figure;imshow(BW1);title('图2: sobel算子提取的边界','fontsize',14,'position',[128,280,0]) figure;imshow(BW2);title('图3: prewitt算子提取的边界','fontsize',14,'position',[128,280,0]) figure;imshow(BW3);title('图4: roberts算子提取的边界','fontsize',14,'position',[128,280,0]) figure;imshow(BW4);title('图5: log算子提取的边界','fontsize',14,'position',[128,280,0]) figure;imshow(BW5);title('图6: zerocross算子提取的边界','fontsize',14,'position',[128,280,0]) figure;imshow(BW6);title('图7: canny算子提取的边界','fontsize',14,'position',[128,280,0]) 运行结果如下：
几种常用边缘检测算法的比较
几种常用边缘检测算法的比较摘要:边缘是图像最基本的特征，边缘检测是图像分析与识别的重要环节。基于微分算子的边缘检测是目前较为常用的边缘检测方法。通过对Roberts，Sobel，Prewitt，Canny 和Log 及一种改进Sobel等几个微分算子的算法分析以及MATLAB 仿真实验对比，结果表明，Roberts，Sobel 和Prewitt 算子的算法简单，但检测精度不高，Canny 和Log 算子的算法复杂，但检测精度较高，基于Sobel的改进方法具有较好的可调性，可针对不同的图像得到较好的效果，但是边缘较粗糙。在应用中应根据实际情况选择不同的算子。 0 引言 边缘检测是图像分析与识别的第一步，边缘检测在计算机视觉、图像分析等应用中起着重要作用，图像的其他特征都是由边缘和区域这些基本特征推导出来的，边缘检测的效果会直接影响图像的分割和识别性能。边缘检测法的种类很多，如微分算子法、样板匹配法、小波检测法、神经网络法等等，每一类检测法又有不同的具体方法。目前，微分算子法中有Roberts，Sobel，Prewitt，Canny，Laplacian，Log 以及二阶方向导数等算子检测法，本文仅将讨论微分算子法中的几个常用算子法及一个改进Sobel算法。 1 边缘检测 在图像中，边缘是图像局部强度变化最明显的地方，它
主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域( 包括不同色彩) 之间。边缘表明一个特征区域的终结和另一特征区域的开始。边缘所分开区域的内部特征或属性是一致的，而不同的区域内部特征或属性是不同的。边缘检测正是利用物体和背景在某种图像特征上的差异来实现检测，这些差异包括灰度、颜色或纹理特征，边缘检测实际上就是检测图像特征发生变化的位置。边缘的类型很多，常见的有以下三种: 第一种是阶梯形边缘，其灰度从低跳跃到高; 第二种是屋顶形边缘，其灰度从低逐渐到高然后慢慢减小; 第三种是线性边缘，其灰度呈脉冲跳跃变化。如图1 所示。 (a) 阶梯形边缘(b) 屋顶形边缘 (b) 线性边缘 图像中的边缘是由许多边缘元组成，边缘元可以看作是一个短的直线段，每一个边缘元都由一个位置和一个角度确定。边缘元对应着图像上灰度曲面N 阶导数的不连续性。如果灰度曲面在一个点的N 阶导数是一个Delta 函数，那么就定义灰度曲面在这个点是N 阶不连续，则线性边缘是0 阶不
一种医学图像的轮廓提取方法
—218 — ·图形图 36卷 第5期 ol.36 No.5 2010年3月 March 2010 像处理· 文章编号：1000—3428(2010)05—0218—03 文献标识码：A 中图分类号：TP391 一种医学图像的轮廓提取方法 罗三定，王建军 (中南大学信息科学与工程学院，长沙 410083) 摘 要：针对医学图像的模糊性和灰度不均导致目标轮廓难以准确提取的问题，提出使用改进的遗传算法控制主动轮廓模型完成边界提取的方法。采用保优算子保留遗传性状，选择适当的交叉算子，在进化后期可实现由整体寻优到局部寻优的转变。实验结果证明，该方法在提取目标轮廓时抗模糊能力强、鲁棒性好。 关键词：主动轮廓模型；轮廓提取；改进的遗传算法 Contour Extraction Method for Medical Images LUO San-ding, WANG Jian-jun (School of Information Science and Engineering, Central South University, Changsha 410083) 【Abstract 】Medical images with fuzzy and non-uniform characteristics make it difficult to accurately extract target contour, aiming at this problem, this paper adopts an improved genetic algorithm to make active contour model finish boundary extraction. It adopts prepotent operator to keep inheritance of quantitative characteristic and select proper crossover operator. In the anaphase stage of the improved genetic algorithm, it solves its changeover from global optimization to local optimization. Experimental results show that it is anti-fuzzy with good robustness in extracting contour of targets. 【Key words 】active contour model; contour extraction; improved genetic algorithm 计 算 机 工 程 Computer Engineering 第V 1 概述 医学图像由于其成像方式及特定环境的原因，具有模糊和不均匀的特点，主要体现为在同一组织中密度值和均匀度出现大幅度的变化。医学图像的几何性状较为模糊，在感兴趣区域的边界位置、拐角以及凸出点难以精确描述，边缘无法明确确定，这在很大程度上影响了图像的分割。在计算机视觉系统中，医学图像分割的方法主要分为阈值分割方法、区域生长法、结合特定理论工具的方法和基于主动轮廓模型的方法。 阈值分割法是处理分离目标与背景的最常见的图像处理方法，采用单一的全局阈值难以正确完成感兴趣区域的分割。基于直方图法的全局阈值分割是图像分割[1]的常用方法，直方图反映了图像全局的灰度分布，在目标和背景的灰度有明显差别时效果较好。局部阈值分割法是在局部范围内求取各子块的最佳阈值，经典OTSU 法的阈值求取计算量较大，不能很好地处理部分灰度均匀的区域，且区域划分大小难以 确定。 文献[2]的区域生长法根据预定义的标准，提取图像中相互连通的区域。该方法一般应用于序列图像处理过程，描绘面积小且拓扑结构简单的区域，但在提取每个区域的过程中，必须人工相应给出一个种子点。这种方法对噪声很敏感，可能会产生孔状或不连续的区域；局部影响较大的地方也可能会使原本应该连通的区域分离开来。 结合特定理论工具的分割方法有模式识别、模糊技术等。模式识别虽有较高的效率，但需要人工交互的方式获得训练数据，对大量的图像数据使用相同的训练样本而没有考虑不同的物理特性可能导致结果不准确。模糊技术的方法不考虑空间建模，对噪声和非同质的灰度很敏感[3]。 基于主动轮廓模型的方法[4]的特点是将图像数据、初始轮廓、收敛轮廓和基于先验知识的约束条件统一于特征提取的过程中。 本文对医学图像的特征进行研究分析后，采用改进的遗传算法作为外部约束力，控制曲线在能量最小化的作用下收敛，直至提取目标边缘。 2 Snake 模型 主动轮廓模型又称为Snake 模型，主要思想是定义一条初始能量函数曲线，将其初始化在待分割轮廓周围，在能量函数的极小值条件约束下，经过不断地演化曲线，最终收敛到图像轮廓[4-5]。 Snake 模型定义为 [][]()(),(); 0,1v s x s y s s =∈ (1) 它由一组控制点组成，这些点首尾相连构成轮廓线。其中()x s 和表示每个控制点在图像中的坐标位置，()y s s 是以傅里叶变换形式描述边界的自变量。 在控制点上定义的能量函数为 2221 image total 20()()()()(())d E s v s s v s E v s s s αβs ?????? =+ +∫???????? (2)