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《彩色图像边缘检测方法的对比研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在教育资源-天天文库。
1、第22卷第4期计 算 技 术 与 自 动 化Vol122,No142003年12月ComputingTechnologyandAutomationDec12003文章编号:1003-6199(2003)04-055-04彩色图像边缘检测方法的对比研究王 静,李利军(华中科技大学水电与数字化工程学院,武汉 430074)摘 要:本文对彩色图像边缘检测的多种方法进行分析与比较,包括经典算子的直接扩展、颜色空间变换方法、向量方法。并对颜色空间变换方法中的超复数空间变换方法提出了归一化的色差边缘检测算法。
2、文中选取其中几种算法分别应用到人体的彩色切片数据,结果在文章的最后列出。关键词:彩色图像;边缘检测;超复数空间;向量算子中图分类号:TP391.4文献标识码:ATheComparativeStudyonColorImageEdgeDetectionWANGJing,LILi2jun(CollegeofHydroelectricityandDigitalisationEng.,HUST,Wuhan430074)Abstract:Inthispaper,severalapproachesofedged
3、etectionofcolorimageincludingdirectextensionofclassicaloperators,colorspacetransformationandvectorareinterpretedandcomparedindetail.Furthermore,wemakesomeimprovementsonthemethodofsupercomplexnumberspacetransformation,andbringforthaunitarycolordifferen
4、ceedgedetectionmethod.Severalrepresentationalapproacheshavebeenappliedtocolorcrosssection.Resultsareshownattheendofthispaper.Keywords:colorimage;edgedetection;supercomplexnumberspace;vectoroperator灰度图像中是检测不到的。因此彩色图像的边缘1 引言检测也越来越受到人们的关注,自Nevatia发表第一篇彩色
5、图像边缘检测论文以来,人们提出了多种边缘不仅能够传递图像大部分信息并能勾勒彩色图像边缘检测的方案。目前来看,关于多种方出物体的基本轮廓,所以边缘检测对计算机视觉系案的系统总结和比较的文献则相对较少,其中文献统来说是非常重要的,同时也是图像处理中的一个[1]、文献[2]中有侧重的分别对几种边缘检测算法重要组成部分,是所有基于边界分割方法的首期工进行了分析与比较。本文将对多种彩色图像边缘作,如:三维重建、图像分割等。检测算法进行分类总结,最后以实验结果实现几种基于灰度图像的边缘检测方法有很多,如算法的
6、比较。Canny、Sobel、Roberts、Laplacian等。但是,许多情况下人的视觉系统是把彩色而不是轮廓或者纹理2 彩色图像边缘检测作为主分辨特征的,彩色图像比灰度图像能提供更多的信息,有研究表明,彩色图像中,大约有90%无论是彩色图像还是灰度图像,边缘检测方法边缘与灰度图像中的边缘相同,即,10%的边缘在的实质是相同的,都是通过建立一个图像函数,对收稿日期:2003-09-01作者简介:王静(1978—),女,山东德州人,硕士研究生,主要研究方向:系统集成与分析,图像识别与三维重建;李
7、利军(1976—),男,广州人,博士研究生,讲师,主要研究方向:系统仿真,三维可视化。56计算技术与自动化2003年12月图像中的所有象素从左到右,从上到下进行扫描,=G=B,并且与i-j,j-k,k-i三个色差向量在某一局部范围内,函数值最大的点的则被认为是正交,任何彩色向量在该轴上的投影代表该向量的边缘点。彩色图像与灰度图像的不同之处在于彩强度。在此基础上,我们定义超复数空间中的旋转色图像能够提供更多的边缘信息,除了可以利用灰向量:度的梯度外,还可以利用颜色梯度以及纹理信息建U(θ)=cosθ
8、+μsinθ(3)立图像函数来判断边缘部分。各种彩色图像的边并把该空间中两个共轭旋转向量U(θ)和3(θ)与图像Img的左右卷积称为图像Img的缘检测算法的不同之处在于边缘梯度函数选取的U不同。旋转变换,即:3(θ)(4)2.1 利用颜色空间变换实现边缘检测Y(θ)=U(θ)ImgU彩色图像一般都是以RGB模式存储的,但是综合(1)(2)(3)(4)式求得:RGB颜色空间并不能很好的模拟人类对颜色的视2μsin2θY(θ)=cos2θ(iR+jB+kB)+(R+G+B)3觉感知,人
