亚像素边缘检测算法

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亚象素边缘提取技术, 比较实用。在分析Tabatabai提出的灰度矩亚像素边缘检测算法的基础上,指出灰度矩算法存在 边缘判断条件不够完善和未能考虑模板效应的问题,提出了改进方法,考虑Tabatabai的灰度矩算 法产生很多虚假边缘,改进算法分析了各参数对结果的影响,对边缘判断条件进行完善。实验结果 表明,所改进算法具有抗干扰性、边缘细化能力强,定位准确的特点,分辨精度可达0.06~O.08个 像素。
第5期 罗钓,等:一种改进的灰度矩亚像素边缘.检测算法 551 1)判断条件式(12)等号不成立。因为该式只在 力加2都等于1/2时才取等号,而将pP代A3算法实现 式(3)得出s等于0,又由式(5)知s不可能等于0,所 为了便于实际检测,可以将权值以7×7模板 以式(12)等号不成立。判断条件应改为 (如图3所示)的形式表示,利用模板与图像卷积的 h2-h1|>2a (13)方法来计算前三阶灰度矩。 2)该式是建立在h和h2存在的条件下的。当 Wo W1 W2 WU3 TU4 UU5 w6 单位圆内每个像素点的灰度值都相等的时候,求解 下列方程组 14m151617t18ve9t2o a2l)·(>o,I,) w25 wU2 023 w22 w21 U28W29v303lv32ve3334 (14) v41U40 3736v3 I;=I(常数)。 C4243244t45℃46v47vU48 得a=0 (15) 图37×7模板 由式(3)可知,当a等于0时h1、h2、力1、p2是不 存在的。 =76=t42=t48=0 由此可见,a值反映了单位圆内各个像素点灰 ==w=w3=觊35"41=v43=v47 度值的相似度,当a为0时,单位圆内各个像素点灰0.00913767235; 度值相等,当然不可能存在边缘点。所以,在用 e4=W14=觊20=28=v34=4 46 式(13)进行判断之前应该先判断a值 0.021840193; a>r(x为大于0的常数), (16) v3=t21=tu27=wu5=0.025674188; 对于不同的图像τ值也不相同。 teg=w12=wu36=w4o=0.025951560; 3)值对边缘提取的影响由图2和式(7)知,p 其余的权值为0.025984481。 值是边缘的中点到圆心的距离,当p越大,a越小,则 该算法是通过模板在图像上依次移动,与图像 灰度值为h2的像素点在单位圆所占的比例也就越 求卷积来寻找边缘模板每移动一次,在式(16) 少,则很可能是噪声点并不存在实际的边缘所以p满足时就计算一次规一化参数,再判断式(13)和式 也应该作为判断的条件,即p<8(8为大于0的常(18)是否成立,如果成立利用式(17)计算亚像素 数) 坐标。 2.2模板效应 在式(17)中,(x3,y,)是边缘中点的亚像素坐 在灰度矩边缘检测算法中未能考虑模板效应,标,(x,y)是模板中心对应的像素点的中心坐标。 这就使式(10)计算不准确。所谓模板效应是指由于因为模板是逐个像素移动的,每移动一次,就计算边 选择模板大小的不同而使边缘亚像素坐标的计算产缘中点的亚像素坐标,故当模板在整个图像移动完 生偏差。该算法的模板是指权值ω,模板(算子的以后,就得到了整个图像的边缘。 输入序列的大小不同权值模板大小也不同)。假设 4试验结果 模板为N×N,由于上述亚像素坐标公式的推导和 模板系数的计算都是在单位圆内进行的,但在实际 通过几组对比试验来验证所改进的算法。第 应用中模板是在图像上移动,并与像素进行卷积,这个试验是验证σ值对边缘提取的影响。所用的图像 时模板覆盖的是模板中心周围N2个像素,单位圆是一幅256×192的灰度图像,如图4所示。 的半径变为N/2,因此需要把在单位圆的距离p放 由处理的结果可看出,在进行亚像素边缘提取 大N/2倍。因此边缘的亚像素坐标公式应为 时,对a加以限制,减少了许多虚假边缘的产生 第二个试验是为了验证距离阈值。用人工做了 2 (17) in 8 一幅128×128的二值图像0,如图5所示。因为 同时距离阈值应修改为 该试验是为了验证距离阈值对边缘提取的影响,故 p≤28/N。 该实验是在其他条件完全一致的情况下进行的,之 552 重庆大学学报 第31卷 由实验结果可知改进算法的抗干扰性能力 较强 第四个试验是为了验证提出的亚像素坐标公 式。同样取人工制作的一幅128×128的二值图像, (a)原图像 (b)对σ不加限制 (c)a>15 在图像第31行至第70行和第51列至90列区域内 图4图像边綠检测 为1,背景为0,如图5(a)。在式(13)、(16)、(18)作 为判断条件下,通过式(17)计算亚像素坐标。区域 所以采用标准的二值图像是为了更好的验证距离阈下方边缘的行坐标应在30行和31行中间,列坐标 值对边缘粗细的影响。 应在50列和51列中间,即亚像素坐标为(30.5, 50.5),取第35行至第44行,算法的检测结果如表1 所示。计算的亚像素坐标的分辨精度可以达到 0.06~0.08个像素。 表1算法求出的亚像素坐标 (a)原二值图像(b)对p不加限制 (c)p>2 实际的亚像素坐标检测出来的亚像素坐标 行,列 (行,列) 图5二值图像边缘提取 35.5,50.5 35.569182,50.576551 36.5,50.5 36.569182,50.576551 试验结果表明,未对p加以限制检测出的图像 37.5,50.5 37.569182,50.576551 边缘很粗,而改进后的算法细化了边缘。 38.5,50.5 38.569182,50.576551 第三个试验是为了验证算法的抗干扰性,先对 39.5,50.5 39,569182,50.576551 图4(a)分别添加椒盐噪声和随机噪声,然后用本算 40.5,50.5 40.569182,50.576551 法进行处理,结果如图6所示。 41.5,50.5 41.569182,50.576551 42.5,50.5 42,569182,50.576551 43.5,505 43.569182,50.576551 44.5,50.5 44.569182,50.576551 (a)椒盐噪声图像 (b)本算法处理后图像 5结论 改进的算法在分析各参数对结果影响的基础 (c)随机噪声图像 (d)本算法处理后图像 上,对边缘判断条件进行了加强,使其边缘细化,并 减少了很多虚假边缘。同时考虑了模板效应,优化 图6抗干扰性验证 了边缘的亚像素坐标计算公式,使其定位更加准确 实验证明改进算法是行之有效的,可以应用于 图像测量、摄像机标定等其他机器视觉中 下转第586页) 重庆大学学报 第31卷 overhang at replicative senescence[J]. Nature Genet transgenic HeR-2/neu mice[J]. Bulletin Experimental 2003,10:1038-1127 Biological Medicine, 2002, 134(2):187-190. [63 HIYAMA K, HIRAI Y K, YOIZUMI S, AKIYAMA [9 BATIIWALLA F M, DAMIE R N, METZ C, M. et al. Activation of telomerase in human CHiORAZZI N, GReGErseN P K. Simultaneous flow lymphocytes and hematopoietic progenitor cells lj]. J cytometric analysis of cell surface markers and telomere ol,1995,155(8):37113715 length: Analysis of human tonsilar B cells [j]. J Immunol [7]赵朝晖,陈晓春,朱元贵.人参皂苷Rgl延缓细胞衰老 Methods,2001,247(1):103-109 过程中端粒长度和端粒酶活性的变化[J].中国药理学10] RUFER N, DRAGOWSKA W, THORNBURY G, 通报,2005,21(1):61-65 ROOSNEK E, LANSDORP P M. Telomere length ZHAO CHAO-HUI, CHEn XIAO-CHUN, ZHU dynamics in human lymphocyte subpopulations YUNAN-GUI, et al. Roles of telomere and telomerase measured by flow cytometry [J]. 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wanglian173 不要被骗 了,就是一片论文,
2019-01-01
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