邊緣提取以及邊緣增強(qiáng)簡介

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1、邊緣提取以及邊緣增強(qiáng)是不少圖像處理軟件都具有的基本功能，它的增強(qiáng)效果很明顯，在用于識別的應(yīng)用中，圖像邊緣也是非常重要的特征之一。圖像邊緣保留了原始圖像中相當(dāng)重要的部分信息,而又使得總的數(shù)據(jù)量減小了很多，這正符合特征提取的要求。在以后要談到的霍夫變換(檢測圖像中的幾何形狀)中，邊緣提取就是前提步驟。這里我們只考慮灰度圖像，用于圖像識別的邊緣提取比起僅僅用于視覺效果增強(qiáng)的邊緣提取要復(fù)雜一些。要給圖像的邊緣下一個(gè)定義還挺困難的，從人的直觀感受來說，邊緣對應(yīng)于物體的邊界。圖像上灰度變化劇烈的區(qū)域比較符合這個(gè)要求，我們一般會以這個(gè)特征來提取圖像的邊緣

2、。但在遇到包含紋理的圖像上，這有點(diǎn)問題，比如說，圖像中的人穿了黑白格子的衣服，我們往往不希望提取出來的邊緣包括衣服上的方格。但這個(gè)比較困難，涉及到紋理圖像的處理等方法。好了，既然邊緣提取是要保留圖像的灰度變化劇烈的區(qū)域，從數(shù)學(xué)上，最直觀的方法就是微分(對于數(shù)字圖像來說就是差分)，在信號處理的角度來看，也可以說是用高通濾波器，即保留高頻信號。這是最關(guān)鍵的一步，在此之前有時(shí)需要對輸入圖像進(jìn)行消除噪聲的處理。用于圖像識別的邊緣提取往往需要輸出的邊緣是二值圖像，即只有黑白兩個(gè)灰度的圖像，其中一個(gè)灰度代表邊緣，另一個(gè)代表背景。此外，還需要把邊緣細(xì)化成

3、只有一個(gè)像素的寬度?？偟恼f來邊緣提取的步驟如下：1，去噪聲2，微分運(yùn)算3，2值化處理4，細(xì)化第二步是關(guān)鍵，有不少書把第二步就直接稱為邊緣提取。實(shí)現(xiàn)它的算法也有很多，一般的圖像處理教科書上都會介紹好幾種，如拉普拉茲算子，索貝爾算子，羅伯特算子等等。這些都是模板運(yùn)算，首先定義一個(gè)模板，模板的大小以3*3的較常見，也有2*2，5*5或更大尺寸的。運(yùn)算時(shí)，把模板中心對應(yīng)到圖像的每一個(gè)像素位置，然后按照模板對應(yīng)的公式對中心像素和它周圍的像素進(jìn)行數(shù)學(xué)運(yùn)算，算出的結(jié)果作為輸出圖像對應(yīng)像素點(diǎn)的值。需要說明的是，模板運(yùn)算是圖像的一種處理手段--鄰域處理，有許

4、多圖像增強(qiáng)效果都可以采用模板運(yùn)算實(shí)現(xiàn)，如平滑效果，中值濾波(一種消除噪聲的方法)，油畫效果，圖像的凹凸效果等等。這些算法都比較簡單，為人們常用。關(guān)于前面提到的幾種邊緣提取算子(拉普拉茲算子，索貝爾算子，羅伯特算子)，教科書上都有較為詳細(xì)的介紹，我這里不多說了，(手頭上沒有教科書，也懶得翻譯英文資料)，如果你們有時(shí)間，可以把這些方法的具體情況仔細(xì)介紹一下。這里對拉普拉茲算子和索貝爾算子補(bǔ)充兩句。拉普拉茲算子是2階微分算子，也就是說，相當(dāng)于求取2次微分，它的精度還算比較高，但對噪聲過于敏感(有噪聲的情況下效果很差)是它的重大缺點(diǎn)，所以這種算子并

5、不是特別常用。索貝爾算子是最常用的算子之一(它是一種一階算子)，方法簡單效果也不錯(cuò)，但提取出的邊緣比較粗，要進(jìn)行細(xì)化處理。另外，索貝爾算子也可提取出圖像邊緣的方向信息來，有文章論證過，在不考慮噪聲的情況下，它取得的邊緣信息誤差不超過7度。順便說一句，往往我們在進(jìn)行邊緣提取時(shí)只注意到位置信息，而忽略了邊緣的方向。事實(shí)上，圖像的邊緣總有一定的走向，我們可以用邊緣曲線的法線方向(和切線垂直的直線)來代表邊緣點(diǎn)的方向。在圖像識別的應(yīng)用中，這個(gè)方向是非常重要的信息。上面的幾種算子是屬于比較簡單的方法，邊緣提取的精度都不算特別高，下面介紹幾種高級算法。

6、首先是馬爾(Marr)算子，馬爾是計(jì)算機(jī)視覺這門學(xué)問的奠基人，很了不起，但這些理論很難懂。他提出的邊緣提取方法可以看成兩個(gè)步驟，一個(gè)是平滑作用來消除噪聲，另一個(gè)是微分提取邊緣，也可以說是由兩個(gè)濾波器組成，低通濾波去除噪聲，高通濾波提取邊緣。人們也稱這種方法為LOG濾波器，這也是根據(jù)它數(shù)學(xué)表達(dá)式和濾波器形狀起的名字。也可以采用模板運(yùn)算來實(shí)現(xiàn)這種算法，但模板的大小一般要在7*7以上，所以運(yùn)算復(fù)雜程度比索貝爾算子等要大不少，運(yùn)算時(shí)間當(dāng)然也長許多。另外一種非常重要的算法是坎尼(Canny)算子,這是坎尼在1986年寫的一篇論文里仔細(xì)論述的。他給出了

7、判斷邊緣提取方法性能的指標(biāo)。而坎尼算子也是圖像處理領(lǐng)域里的標(biāo)準(zhǔn)方法，也可以說是默認(rèn)的方法。比較奇怪的是，國內(nèi)的圖像處理教科書中，介紹坎尼算子的很少。本人見過的書中，鄭南寧的'計(jì)算機(jī)視覺與模式識別’(1998年)，算是介紹的比較詳細(xì)的?？材崴阕釉谑褂脮r(shí)要提供給一些參數(shù)，用于控制算法的性能，實(shí)際上，對于不同的圖像或不同的邊緣提取目的，應(yīng)該提供不同的參數(shù)，以達(dá)到最佳效果。它也有模板運(yùn)算方法，模板的大小也比較大,和提供的參數(shù)有關(guān)，標(biāo)準(zhǔn)的大小差不多是17*17，可以根據(jù)算子的可分離性用快速算法(否則就會慢的一塌糊涂)，坎尼算子的2值化也很有特色，具有

8、一定的智能性。還有一種算法：Shen-Castan算子，大概可稱為沈峻算子，總之是中國人的成果，效果和坎尼算子不相上下，這種算法在對邊緣提取好壞的判別標(biāo)準(zhǔn)上有些不同。(這種方法我