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1、相位编组图像线基元提取摘要：图像线基元是图像的一种重要特征，它在遥感图像分类，图像变化检测等领域作为重要的基础特征。本文研究了基于相位编组的直线提取方法，通过对多幅图像的实验表明，对于规则图像，能够很好检测出图像直线边缘，对于复杂图像（比如遥感图像）则能够检测出其中隐含的线性特征。1相位编组法的提出直线提取的方法有很多，比如Hough变换，边界跟踪，图论等。这些都是一局部边缘检测为基础，算子的尺寸与检测的图像大小有关。这些直线抽取算法都存在两个主要弱点:一是检测不出弱对比度的直线,二是在对边缘特征作局部决策之前,缺
2、乏对图像结构的全局理解,为此提出了相位编组法直线检测算法。相位编组法把灰度变化的相位作为考虑的第一要素,在对边缘作局部决策之前,先作支持边缘上下文关系的全局组织,结果可以从复杂的图像中抽取出相当低对比度的直线。相位编组法一般实用的边缘检测算法，都是用的梯度的幅度信息，通过判断某一点的幅度是否超过事先定的幅度阈值，如果超过了这个阈值，则认为存在边缘。这种思想是认为边缘存在灰度发生突变的地方，然而这种方法用于灰度缓慢变化的图像时，效果并不明显。Burns等人认为边缘不仅存在灰度发生突变的地方，而其在灰度发生缓慢的地方也
3、同样存在着边缘。因此，他首先提出了以边缘梯度相位特征为主要的依据的直线提取方法，即相位编组法。对于梯度的特征，该方法一梯度的相位而不是梯度幅度为主要的判断标准，梯度幅度只是一个辅助条件。 相位编组算法是将所有具有相同或相近方向角且几何位置连通(8连通或4连通)的点归为一个点集,该集合就是边缘线的点集。实际上,图像中大部分的点周围明暗变化很小,我们只对梯度幅值M大于一个给定的阈值Threshold的点进行编组。为了减少下一步处理的数据量,我们把满足M大于阈值的点写成水平码的形式,即把水平位置相邻且方向值相同的点编为一
4、个码。然后每一行的码与上一行的码进行比较,几何位置连通且方向值相近的码为一类。得到每个边缘像素的梯度方向的码后,判断该像素的梯度方向码落在上述哪个区域,并将该区域的编号赋给此像素,此即将梯度方向进行量化。一般分为8区域,如图2所示:270°0°90°180°2相位编组实现方法相位编组方法是根据个像素点的梯度相位进行分组，形成边缘支持区域，再从没一个区域提取出直线段。相位编组方法提取直线的步骤可分为以下几步：（1）计算图像梯度，生成图像梯度图。要求同时求出梯度的幅度大小和梯度方向，再将梯度按照8等份分级。（2）将梯度
5、方向编码相同、8邻域相邻的边缘组成边缘支持区域。（3）最小二乘拟合出边缘区域的最佳直线。2.1梯度计算计算梯度的模板很多，尺寸大的模板对图像有平滑作用，可以减小噪声影响，但同时也过滤了部分细节，常用的有sobel算子、robert算子等，还有二次的拉普拉斯算子，部分模板如下：-11-11-101-101-11-11-1-111-101-101-101-1-1-1000111一帧图像的像素逐行输入,计算梯度方向角是先对图像的每个像素求x方向上的差分Dx和y方向上的差分Dy,arctg=(Dy/Dx)是该点梯度的正切值
6、。梯度方向代表了该点周围明暗变化最剧烈的方向,接下来得到该梯度的方向角和梯度的幅度M。这里的梯度方向角θ是从0-360°的任意值，这里要进行归一化处理。将360度平均分成8份，分别是0°—45°，45—90°，90°—135°，135°—180°，180°—225°，225°—270°，270°—315°，315°—360°，对每一方向范围分为用0、1、2、3、4、5、6、7来表示。2.2线支持区域提取线支持区域是在梯度图上连续的、梯度方向相同的像素点形成的区域。在很大程度上将抽取整条直线简化为简单的分组和连接过程
7、，同时从这些独立的区域内还可以获得线类型的长度、宽度、对比度等信息。一般认为图像某一区域内的梯度幅值太小时，就认为该区域变化较小，但这一区域同样有梯度方向，因此首先要排除这些区域对实际线支持区域的影响。这里设置一阈值用来排除低于这一梯度值的像素点参与运算，则这些点不能作为先支持区域。在以8位梯度相位值参与运算时，则图像梯度的方向最多为8个。对图像进行遍历，搜素每一点8连通邻域内梯度相位相同的点，这些相连接的区域就是先支持区域。线支持区域不仅提供了直线的位置和方向，而且便于进一步利用边缘支持区域及其拟提取其他属性。这
8、些属性包括:代表此区域的直线及其长度、对比度、宽度等。直线长度是两个端点的距离。其它特征要通过边缘横截面的有关信息来描述，它们是:1)对比度(contrast)—横截面上灰度变化的累积;2)宽度(width)或模糊度(fuz:y)—横截面上的结构数据;3)陡度(steepness)横截面的倾斜度，单位像素灰度变化率。这三个参数之间的关系是:对比度=宽度*陡度
