基于三次樣條插值的亞像素邊緣檢測方法

2015年01月29日14:18:39 本網(wǎng)站我要評論(2)字號：T | T | T

摘要：為了實(shí)現(xiàn)圖像邊緣的亞像素定位，針對階躍形式的邊緣類型，提出了一種基于三次樣條插值的亞像素邊緣檢測算法，根據(jù)樣條插值原理，獲得一維邊緣的連續(xù)灰度分布，通過計算邊緣點(diǎn)兩側(cè)三次樣條函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)為零點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)一維邊緣點(diǎn)的亞像素定位；利用一維曲面擬合方法，獲得邊緣投影方向，根據(jù)一維曲面投影方向像素灰度不變理論，利用投影公式將數(shù)字窗口中所有三維點(diǎn)投影到相同的投影平面，從而可將二維邊緣檢測問題轉(zhuǎn)化為一維邊緣檢測，利用一維邊緣檢測方法獲得邊緣點(diǎn)位置，結(jié)合投影方向，較終實(shí)現(xiàn)二維邊緣定位。通過與現(xiàn)有亞像素邊緣檢測方法的比較，可知算法對噪聲具有較好的魯棒性，同時計算時間相對較快，因此在實(shí)際應(yīng)用中具有較好的適用性。

關(guān)鍵詞：樣條插值；亞像素邊緣檢測；曲面擬合

中圖分類號：ＴＰ２７　　　　　　文獻(xiàn)標(biāo)志碼：Ａ

１　引　言

圖像的邊緣蘊(yùn)含了豐富的內(nèi)在信息，是圖像的基本特征之一。因此，邊緣檢測是圖像處理中的重要內(nèi)容。隨著計算機(jī)視覺在圖像檢測領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用［1］，圖像中邊緣的定位精度直接影響到視覺系統(tǒng)的檢測精度。經(jīng)典的整像素算法，例如常用的Sobel算子［2］、Krisch算子［3］、Prewitt算子［4］、Roberts算子［5］和Canny算子［6］等，這些邊緣檢測技術(shù)只能判斷出邊緣位置處在哪一個像素內(nèi)，卻不能在該像素內(nèi)對邊緣進(jìn)一步細(xì)分，已經(jīng)不能滿足目前工程技術(shù)上對測量精度越來越高的要求。

目前針對這一問題，需要研究出一種更高精度的邊緣提取方法，即亞像素方法�，F(xiàn)有的亞像素邊緣檢測方法可以歸納為3種［7］：基于矩的方法，擬合法（基于較小二乘的方法）和插值的方法。其中，基于插值的檢測方法對噪聲具有良好的魯棒性，并且能夠較好地滿足系統(tǒng)對邊緣檢測速度和精度的要求。

本文將通過研究樣條插值理論，給出一種基于三次樣條插值的亞像素邊緣檢測方法。

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