图像边缘提取方法、装置、计算机设备及存储介质.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115760895A(43)申请公布日2023.03.07(21)申请号202211591636.9(22)申请日2022.12.12(71)申请人中国矿业大学（北京）地址100083北京市海淀区学院路丁11号(72)发明人杨洋武志磊(74)专利代理机构北京知汇林知识产权代理事务所(普通合伙)11794专利代理师董涛(51)Int.Cl.G06T7/13(2017.01)G06T5/00(2017.01)G06T5/20(2006.01)G06T7/66(2017.01)G06T7/70(2006.01)权利要求书2页说明书7页附图8页(54)发明名称图像边缘提取方法、装置、计算机设备及存储介质(57)摘要本申请涉及一种图像边缘提取方法、装置、计算机设备及可读存储介质，该方法包括以下步骤：对原始图像进行预处理，得到原始图像的梯度信息；通过定位图像模板中心点的方式生成单位位置矢量图，然后根据单位位置矢量图与图像的梯度信息生成边缘数字特征图；图像模板以原始图像尺寸为基准进行生成；采用局部非极大值抑制算法查找边缘数字特征图的局部最大值，从而定位边缘数字特征图的边缘位置信息。上述图像边缘提取方法、装置、计算机设备及存储介质，通过对边缘特征图的边缘结构信息进行处理，能够降低噪声以及光照变化对边缘检测的影响，鲁棒性更好。CN115760895ACN115760895A权利要求书1/2页1.一种图像边缘提取方法，其特征在于，所述方法包括：对原始图像进行预处理，得到所述原始图像的梯度信息；通过定位图像模板中心点的方式生成单位位置矢量图，然后根据所述单位位置矢量图与所述图像的梯度信息生成边缘数字特征图；所述图像模板以所述原始图像尺寸为基准进行生成；采用局部非极大值抑制算法查找所述边缘数字特征图的局部最大值，从而定位所述边缘数字特征图的边缘位置信息。2.根据权利要求1所述的图像边缘提取方法，其特征在于，所述对原始图像进行预处理，得到原始图像的梯度信息，包括：将原始图像转换为灰度图像；对所述灰度图像进行降噪处理；利用Sobel水平算子和垂直算子分别与降噪后的所述灰度图像进行卷积操作，从而生成图像的水平梯度分量图和垂直梯度分量图。3.根据权利要求2所述的图像边缘提取方法，其特征在于，所述通过定位图像模板中心点的方式生成单位位置矢量图，包括：在图像模板上建立坐标系，并将所述坐标系的坐标原点置于所述图像模板的中心点；根据所述图像模板上每个像素的位置与所述坐标原点之间的关系生成对应的单位位置矢量图。4.根据权利要求3所述的图像边缘提取方法，其特征在于，所述根据所述单位位置矢量图与所述图像的梯度信息生成边缘数字特征图，包括：将所述单位位置矢量图在所述梯度矢量图上逐个像素的进行滑动，从而生成每个像素点的边缘数字特征；所述梯度矢量图为所述梯度分量图的图形化表示；综合所有所述边缘数字特征，生成边缘数字特征图。5.根据权利要求3所述的图像边缘提取方法，其特征在于，所述根据所述单位位置矢量图与所述图像的梯度信息生成边缘数字特征图，包括：对所述单位位置矢量图的水平分量图和垂直分量图进行180度旋转；所述水平分量图和所述垂直分量图为所述单位位置矢量图的数字化表示；利用旋转后的所述水平分量图和所述垂直分量图分别与所述水平梯度分量图和所述垂直梯度分量图进行卷积操作，从而生成边缘数字特征；综合所有所述边缘数字特征，生成边缘数字特征图。6.根据权利要求4或5所述的图像边缘提取方法，其特征在于，所述采用局部非极大值抑制算法查找所述边缘数字特征图的局部最大值，从而定位所述边缘数字特征图的边缘位置信息，包括：利用所述水平梯度分量图和所述垂直梯度分量图为局部非极大抑制算法提供参考方向；根据所述参考方向以及相邻像素判断当前像素是否为局部最大值；根据判断结果生成二值化图像，所述二值化图像边缘为单像素构成的边缘。7.一种图像边缘提取装置，其特征在于，所述装置包括：预处理模块，用于对原始图像进行预处理，得到所述原始图像的梯度信息；2CN115760895A权利要求书2/2页图像处理模块，用于通过定位图像模板中心点的方式生成单位位置矢量图，然后根据所述单位位置矢量图与所述图像的梯度信息生成边缘数字特征图；所述图像模板以所述原始图像尺寸为基准进行生成；边缘查找模块，用于采用局部非极大值抑制算法查找所述边缘数字特征图的局部最大值，从而定位所述边缘数字特征图的边缘位置信息。8.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。9.一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的