一种基于CNN的彩色图像边缘检测算法

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1、ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用2008，44(21)17一种基于CNN的彩色图像边缘检测算法张闯1，迟健男-，张朝晖I，姜庆玲2，王志良，ZHANGChuangt,CHIJian-nanl，ZHANGZhao-huiI,JIANGQing-ling。，WANGZhi-lian911．北京科技大学信息工程学院，北京1000832．辽宁工程技术大学电子与信息工程学院，辽宁葫芦岛1251051．InformationSchool，UniversityofScienceandTechnology

2、Beijing，Beijing100083，China2．SchoolofElectronicsandInformationEngineering，LiaoningTechnicalUniversity，Huludao，Liaoning125105，ChinaZHANGChuang．CHIJian-nan。ZHANGZhao-hui。eta1．NovelcoloredgedetectorderivedfromCNNmode．ComputerEngineeringandAppHcations，2008，44(21)：17—19．Abstrac

3、t：Thispaperproposesancoloredgedetection8ChemebasedonCellularNeuralMetworks(CNN)mode．InordertotakefIlIIinformationofthecolorimage．uge8MahalanobisdistancetoaleasurethediffefencebetweenthepixelsintheRGBcolorspace．Theoutputimageofconventionalmethodsofedgedetectionisbinaryimage

4、s．Tbsolvethisshortcoming。becauseCNN’8outputimagesca／lbemulti-valueimage，ilge$CNNtocolorimageedgedetection．MahalanobisdistanceisusedtomodifygrayCNNmode．Revisingitsmea．sUll-eofadifferencebetweentllepixels．itCanbeoperationalintheRGBcolorspace．Theexperimentalresultsindicatetha

5、tthenewmethodismoleinlinewiththeperceptionofthehumaneye．Inaddition．intheabundantlocaldetailsorsoIlletinychangesre—ons，thenewmethodCallachievebetterresults．Keywords：edgedetection；CellNeuralNetwork(CNN)；Mahalanobisdistance；RGBcolorspace；visualfuncfion摘要：利用细胞神经网络(CNN)模型导出了一种新

6、的彩色图像边缘检测算法。为了充分利用图像中的颜色信息，在RGB彩色空间中用Mahalanobis距离来度量象素之间的差异。为了解决常规边缘提取方法输出二值结果的缺点，采用可以多值输出的CNN来进行彩色图像边缘检测。通过Mahalanobis距离对灰度CNN度量象素差异的方式进行改进，使其可以在RGB彩色空间中进行运算。通过与Sobel、Log和Canny等几种边缘检测算子比较，可以看出新方法的结果更加符合人眼的感知。此外，在含有丰富细节和微小变化的区域，新方法可以取得更好的结果。关键词：边缘检测；细胞神经网络(CNN)；Mahalanobi

7、s距离；RGB彩色空间；视见函数DOI：10．3778／j．issn．1002—8331．2008．21．005文章编号：1002—8331(2008)21-0017-03文献标识码：A中图分类号：TP391边缘检测是图像处理中最古老和最基本的问题之一。灰度边缘检测算法的发展时问较长．算法较多。基于梯度的边缘检测算子最早出现．基于优化目标函数的方法，如Ca呻y算子H啵广泛使用。另外还有基于其它技术的边缘检测方法，如多尺度方法阁、统计过程16t、曲面拟和啊口支持向量机『s啐。近年来，由于数字彩色图像的广泛运用。使彩色数字图像处理技术日益受到关

8、注。现有的一些彩色图像边缘检测方法中19-”1，有相当部分是灰度图像边缘检测的推广，也即首先基于某一彩色分量红(R)、绿(G)或蓝(B)的图像进行灰度图像边缘检测，然后再将每一独