唐卡图像边缘提取

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1、唐卡图像边缘提取　　摘要边缘提取是图像研究必不可少的一部分，本文先对多种边缘提取的方法进行了比较，对传统的Sobel算法进行了描述，在传统算法基础上，针对传统Sobel算法存在的检测方向性不强及边缘提取较粗的缺点，提出了一种改进的5*5模板的8方向算法的边缘提取算法，得到后的图片再次用该算法处理进行边缘细化。根据实验结果可以得出，改进后的算法比传统Sobel提取的边缘更细、方向性更强。　　关键词Sobel算法；算子；边缘检测；多方向模板；边缘细化　　中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1009-3044（2016）27-0159-03　　Abstract：Edgeex

2、tractionisanessentialpartofimageresearch.Inthispaper，avarietyofedgeextractionmethodswerecompared.ThetraditionalSobelalgorithmisdescribed.InviewofthetraditionalSobelalgorithm，theexistenceofthedetectiondirectionisnotstrongandedgeextractionofthecharacteristicsoftherough，animproved5*5templateext

3、ractionmethodformultidirectionalgorithmisproposed..Aftergettingthepictureagainusingthealgorithmtodealwithedgethinning.Accordingtotheexperimentalresults，itcanbeconcludedthatcomparedwiththetraditionalSobel，theimprovedalgorithmismorefineandthe7directionisstrongerthanthetraditionalone.　　Keywords

4、：sobelarithmetic；operator；edgedetection；multidirectiontemplate；edgethinning　　1引言　　唐卡在藏族文化、历史、政治等各个领域都有涉及，凝聚着藏族人民的智慧，记载了藏族历史发展，具有很高的研究价值。在日常生活中，人们主要采用语音和图像这两种方式来进行信息的传递[1]，随着科学技术和数字媒体的不断发展，图像所包含的信息越来越丰富。在医学、气象监控、艺术创作、传真、微生物工程等都有很大应用，因而图像处理的技术变得越来越重要。而图像边缘是整个图像的整体概貌，图像的边缘提取也就成了图像处理技术过程中最基础也最重要

5、的一步，人们也希望找到一种方法可以抗噪强、定位准、不漏检、不误检[2]。目前，边缘提取算法主要可以分为三大类：　　第一是基于导数的方法，比如[3]：1）Sobel算法：一阶微分算法，在图像空间利用两个方向模板与图像进行卷积；2）Roberts算法：一阶微分的边缘检测算子，利用相邻对角方向的两个像素之差检测边缘；3）Prewitt算法：一阶微分算法，利用水平和垂直两个方向的卷与图像的每个像素进行卷积，两者得出的最大值即为结果；4）Kirsch算法：利用8个方向算子与图像的像素进行卷积检测边缘；5）Canny算法：一种多级算法；　　第二是基于能量准则的算法，比如：1）松弛算法：指对

6、于每个顶点v∈7V，都设置一个属性d[v]，用来描述从源点s到v的最短路径上权值的上界，称为最短路径估计；2）神经网络分析：从神经心理学和认知科学研究成果出发，应用数学方法发展起来的一种具有高度并行计算能力、自学能力和容错能力的处理方法；3）Snake算法：给出初始的轮廓，然后进行迭代，使轮廓沿能量降低的方向靠近，最后得到一个优化的边界；　　第三种是刚发展的一些新技术，比如：小波变换：一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。　　2常用边

7、缘提取算法的比较　　传统的边缘算法主要有Sobel算法、Prewitt算法、Roberts算法、Kirsch算法、Canny算法。这些边缘检测算法操作简单，速度快，但是检测的边缘容易受到噪声的干扰，所以都存在检测出的边缘不准确，造成误差的原因主要有：1）图像本身所具有的真实灰度与我们想检测的灰度值之间不完全吻合；2）算子模板方向固定，忽略了其他方向的边缘；3）都比较容易受噪声影响。[4]　　表1对传统边缘提取的算法在边缘输出、漏检、假检、边缘检测精度、耗时、抗噪能力等方面进行了比较。从表中可