獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的方法、圖像邊緣檢測(cè)方法及裝置的制造方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的方法、圖像邊緣檢測(cè)方法及裝置，其中，獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的方法包括：在目標(biāo)圖像中，劃分出一個(gè)包括第一目標(biāo)像素點(diǎn)的四鄰域；對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理，任選一個(gè)插入所述四鄰域中的像素點(diǎn)作為第二目標(biāo)像素點(diǎn)，建立所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)在所述四鄰域中的位置關(guān)系；根據(jù)所述位置關(guān)系以及雙線性插值公式，確定圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式；根據(jù)所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式確定圖像邊緣檢測(cè)算子。采用該方法獲得的圖像邊緣檢測(cè)算子，將其應(yīng)用于數(shù)字圖像的圖像邊緣檢測(cè)中，能夠在減小運(yùn)算量的同時(shí)，提高抗噪聲能力，適用性更好。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的方法、圖像邊緣檢測(cè)方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及圖像邊緣處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的方 法、圖像邊緣檢測(cè)方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 圖像的邊緣屬于圖像的高頻成分，是圖像的基本特征之一。一幅具體的目標(biāo)圖像， 經(jīng)過(guò)圖像邊緣檢測(cè)處理后，變?yōu)橐环吘墮z測(cè)圖像，邊緣檢測(cè)圖像與目標(biāo)圖像的大小相同， 在邊緣檢測(cè)圖像中，對(duì)應(yīng)目標(biāo)圖像的邊緣位置通常為高亮顯示，其余位置基本為黑色，因而 采用圖像的邊緣可以對(duì)目標(biāo)圖像與其它對(duì)象(例如其它圖像、背景等)進(jìn)行有效區(qū)分。由此 可知，找到圖像的邊緣，對(duì)于圖像邊緣處理的許多應(yīng)用領(lǐng)域非常重要，例如，圖像分割、圖像 銳化、圖像分析與識(shí)別等應(yīng)用領(lǐng)域，在具體操作時(shí)，均需要先確定圖像的邊緣位置?，F(xiàn)有技 術(shù)中，通常采用圖像邊緣檢測(cè)的方法確定圖像的邊緣位置。
[0003] 在數(shù)字圖像中，圖像的高頻成分包括圖像中灰度值變化劇烈的部分，通常將灰度 值變化劇烈的位置定義為數(shù)字圖像的邊緣。對(duì)于數(shù)字圖像，通常采用各種各樣的圖像邊緣 檢測(cè)算子(例如微分算子、Sobel算子、Canny算子等)對(duì)其進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)。又由于在數(shù)字 圖像中，位于圖像的邊緣上的各像素點(diǎn)，灰度值的差異比較小，變化平緩，而位于圖像的邊 緣上的像素點(diǎn)，與圖像中靠近圖像的邊緣的像素點(diǎn)，兩者的灰度值差異比較大，變化劇烈， 基于此，通常采用圖像的灰度值的一階導(dǎo)數(shù)和二階導(dǎo)數(shù)作為數(shù)字圖像的圖像邊緣檢測(cè)算 子，也就是微分算子，包括一階微分算子和二階微分算子。
[0004] 采用一階微分算子對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)時(shí)，噪聲較大，檢測(cè)結(jié)果易受噪 聲影響。采用二階微分算子對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)時(shí)，噪聲對(duì)檢測(cè)結(jié)果的影響較小， 但檢測(cè)時(shí)，需要較大的數(shù)據(jù)窗口，運(yùn)算量較大。因此，對(duì)于數(shù)字圖像的圖像邊緣檢測(cè)來(lái)說(shuō)，一 階微分算子和二階微分算子的適用性都較差，無(wú)法同時(shí)滿足抗噪聲和降低運(yùn)算量的需求。
[0005] 所以，在數(shù)字圖像的圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)中，微分算子的適用性較差，無(wú)法同時(shí)解決 大運(yùn)算量與大噪聲的問(wèn)題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明實(shí)施例的目的在于提供一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的方法、圖像邊緣檢測(cè) 方法及裝置，以解決數(shù)字圖像的圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)中，微分算子的適用性較差的問(wèn)題。通過(guò) 本發(fā)明的方法，可以獲得一種較適用的圖像邊緣檢測(cè)算子，將該圖像邊緣檢測(cè)算子應(yīng)用于 數(shù)字圖像的圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)中時(shí)，具有較好的抗噪聲性能，同時(shí)，可以減小數(shù)據(jù)窗口，BP 減小運(yùn)算量，適用性更好。
[0007] 為了解決上述技術(shù)問(wèn)題，本發(fā)明實(shí)施例公開(kāi)了如下技術(shù)方案：
[0008] 第一方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的方法，該方法包括：
[0009] 在目標(biāo)圖像中，劃分出一個(gè)包括第一目標(biāo)像素點(diǎn)的四鄰域;所述第一目標(biāo)像素點(diǎn) 為所述四鄰域中行數(shù)索引和列數(shù)索引均最小的像素點(diǎn)；
[0010] 對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理，任選一個(gè)插入所述四鄰域中的像素點(diǎn)作為 第二目標(biāo)像素點(diǎn)，建立所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)在所述四鄰域中的位置 關(guān)系；
[0011] 根據(jù)所述位置關(guān)系以及雙線性插值公式，確定圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式，所述圖 像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式用于計(jì)算所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)的 灰度值的差值；
[0012] 根據(jù)所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式確定圖像邊緣檢測(cè)算子。
[0013] 結(jié)合第一方面，在第一方面的第一種可能的實(shí)施方式中，所述對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn) 行雙線性插值處理，任選一個(gè)插入所述四鄰域中的像素點(diǎn)作為第二目標(biāo)像素點(diǎn)的過(guò)程，具 體包括：
[0014] 以預(yù)設(shè)插值倍率，對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理，獲得所述目標(biāo)圖像的插 值圖像；
[0015] 在所述插值圖像中，選擇插入所述四鄰域中的第二目標(biāo)像素點(diǎn)，所述第二目標(biāo)像 素點(diǎn)位于所述四鄰域中倒數(shù)第二行像素點(diǎn)和倒數(shù)第二列像素點(diǎn)相交的位置。
[0016] 結(jié)合第一方面的第一種可能的實(shí)施方式，在第一方面的第二種可能的實(shí)施方式 中，所述根據(jù)所述位置關(guān)系以及雙線性插值公式，確定圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式的過(guò)程，具 體包括：
[0017] 根據(jù)所述位置關(guān)系，以及雙線性插值公式，確定出下述關(guān)于所述第一目標(biāo)像素點(diǎn) 的灰度值與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值之間的第一函數(shù)關(guān)系式；
[0018] D(u，v) = (l_u)(l_v)*G(i，j)+u(l_v)*G(i，j+1) + (l_u)v*G(i+1，j)+uv*G(i+1，j+ 1);
[0019] 確定所述目標(biāo)圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)作為第一目標(biāo)像素點(diǎn)時(shí)，所述插值圖像中對(duì) 應(yīng)的第二目標(biāo)像素點(diǎn)；
[0020] 提取所述插值圖像中所有所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)，按照所述目標(biāo)圖像中所述第一目 標(biāo)像素點(diǎn)的排列規(guī)則，將所有所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)重新排列，組成參考圖像；
[0021] 根據(jù)所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)在所述參考圖像中的位置坐標(biāo)以及所述第一函數(shù)關(guān)系 式，確定出下述關(guān)于所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值之間的 第二函數(shù)關(guān)系式；
[0022] D(i，j) = (l-u)(l-v)*G(i，j)+u(l_v)*G(i，j+l) + ( l_u)v*G( i+1，j )+uv*G( i+1，j+ 1);
[0023] 根據(jù)所述第二函數(shù)關(guān)系式，確定出下述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式；
[0024] C(/, /) - D{L./) = (v + M ~m;)^ +u(v -l) *G(i, j +!)+(? -l)v* G(i +1, j) -uv* G(i + \, / + 1) '
[0025] 其中，G(i，j)代表目標(biāo)圖像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;D(i，j)代表參考圖 像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i，j+Ι)代表目標(biāo)圖像中第i行第j+Ι列的像素點(diǎn)的灰 度值;G(i + l，j)代表目標(biāo)圖像中第i+Ι行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i+l，j+l)代表目標(biāo)圖 像中第i+Ι行第j+Ι列的像素點(diǎn)的灰度值;u代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng) 的第一目標(biāo)像素點(diǎn)的橫向距離;v代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng)的第一目 標(biāo)像素點(diǎn)的縱向距離。
[0026] 結(jié)合第一方面的第二種可能的實(shí)施方式，在第一方面的第三種可能的實(shí)施方式 中，所述根據(jù)所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式確定圖像邊緣檢測(cè)算子的過(guò)程，具體包括：
[0027] 將所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式變換為下述卷積形式的圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系 式； Γηη〇Η? 代' ·、V ·、「V + W-?V v("-l)]「G(，，y) G{i,j + \)
[0028] G{i,j)-D{i,j)= _ _ "(ν' -1.) -m +l，.j〇 + + 1)」·'
[0029] 根據(jù)所述卷積形式的圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式確定出下述圖像邊緣檢測(cè)算子； v + u- uv v{u~\)
[0030] 7 ; ?(v-lj -uv
[0031] 其中，G(i，j)代表目標(biāo)圖像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;D(i，j)代表參考圖 像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i，j+1)代表目標(biāo)圖像中第i行第j+Ι列的像素點(diǎn)的灰 度值;G(i + l，j)代表目標(biāo)圖像中第i+Ι行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i+l，j+l)代表目標(biāo)圖 像中第i+Ι行第j+Ι列的像素點(diǎn)的灰度值;u代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng) 的第一目標(biāo)像素點(diǎn)的橫向距離;v代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng)的第一目 標(biāo)像素點(diǎn)的縱向距離。
[0032] 第二方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種采用上述圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn) 行圖像邊緣檢測(cè)的方法，該方法包括：
[0033] 根據(jù)針對(duì)待檢測(cè)圖像的預(yù)設(shè)插值倍率以及所述圖像邊緣檢測(cè)算子，確定針對(duì)所述 待檢測(cè)圖像的具體圖像邊緣檢測(cè)算子；
[0034]在獲得的待檢測(cè)圖像的最后一行像素點(diǎn)的下方增加一行像素點(diǎn)，在其最后一列像 素點(diǎn)的右側(cè)增加一列像素點(diǎn)，得到實(shí)際檢測(cè)圖像;增加的一行像素點(diǎn)通過(guò)復(fù)制待檢測(cè)圖像 的倒數(shù)第二行像素點(diǎn)獲得，增加的一列像素點(diǎn)通過(guò)復(fù)制待檢測(cè)圖像的倒數(shù)第二列像素點(diǎn)獲 得；
[0035]采用所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)所述實(shí)際檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)，從而獲 得所述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息。
[0036]結(jié)合第二方面，在第二方面的第一種可能的實(shí)施方式中，所述根據(jù)針對(duì)待檢測(cè)圖 像的預(yù)設(shè)插值倍率以及所述圖像邊緣檢測(cè)算子，確定針對(duì)所述待檢測(cè)圖像的具體圖像邊緣 檢測(cè)算子的過(guò)程，具體包括：
[0037] 獲取針對(duì)待檢測(cè)圖像的預(yù)設(shè)插值倍率M;
[0038] 根據(jù)所述預(yù)設(shè)插值倍率M，按照下述公式確定u和v的值；
[0040] 根據(jù)所述u和v的值以及所述圖像邊緣檢測(cè)算子，確定所述具體圖像邊緣檢測(cè)算 子。
[0041] 結(jié)合第二方面的第一種可能的實(shí)施方式，在第二方面的第二種可能的實(shí)施方式 中，所述采用所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)所述實(shí)際檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)，從而獲 得所述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息的過(guò)程，具體包括：
[0042] 獲取所述待檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述待檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)確定所 述實(shí)際檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)；
[0043] 按照下述公式，采用所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子與所述實(shí)際檢測(cè)圖像的灰度值數(shù) 據(jù)進(jìn)行卷積，從而獲得所述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息；
[0044] Β = \\Γ *Α\\ ;
[0045] 其中，D代表待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像中像素點(diǎn)的灰度值，V代表所述實(shí)際檢測(cè) 圖像中2X2數(shù)據(jù)窗口的灰度值數(shù)據(jù)，A代表所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子，| · |表示絕對(duì)值運(yùn) 算，L·」表示向下取整。
[0046] 第三方面，本發(fā)明的實(shí)施例提供了一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的裝置，該裝置包 括：
[0047] 區(qū)域劃分模塊，用于在目標(biāo)圖像中，劃分出一個(gè)包括第一目標(biāo)像素點(diǎn)的四鄰域;所 述第一目標(biāo)像素點(diǎn)為所述四鄰域中行數(shù)索引和列數(shù)索引均最小的像素點(diǎn)；
[0048]插值處理模塊，用于對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理，任選一個(gè)插入所述四 鄰域中的像素點(diǎn)作為第二目標(biāo)像素點(diǎn)，建立所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)在 所述四鄰域中的位置關(guān)系；
[0049] 第一確定模塊，用于根據(jù)所述位置關(guān)系以及雙線性插值公式，確定圖像邊緣檢測(cè) 函數(shù)關(guān)系式，所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式用于計(jì)算所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與所述 第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值的差值；
[0050] 第二確定模塊，用于根據(jù)所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式確定圖像邊緣檢測(cè)算子。
[0051] 結(jié)合第三方面，在第三方面的第一種可能的實(shí)施方式中，所述插值處理模塊包括：
[0052] 插值處理單元，用于以預(yù)設(shè)插值倍率，對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理，獲得 所述目標(biāo)圖像的插值圖像；
[0053] 像素點(diǎn)選取單元，用于在所述插值圖像中，選擇插入所述四鄰域中的第二目標(biāo)像 素點(diǎn)，所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)位于所述四鄰域中倒數(shù)第二行像素點(diǎn)和倒數(shù)第二列像素點(diǎn)相交 的位置。
[0054]結(jié)合第三方面的第一種可能的實(shí)施方式，在第三方面的第二種可能的實(shí)施方式 中，所述第一確定模塊具體用于：
[0055] 根據(jù)所述位置關(guān)系，以及雙線性插值公式，確定出下述關(guān)于所述第一目標(biāo)像素點(diǎn) 的灰度值與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值之間的第一函數(shù)關(guān)系式；
[0056] D(u，v) = (l-u)(l-v)*G(i，j)+u(l_v)*G(i，j+l) + ( l_u)v*G( i+1，j )+uv*G( i+1，j+ 1);
[0057] 確定所述目標(biāo)圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)作為第一目標(biāo)像素點(diǎn)時(shí)，所述插值圖像中對(duì) 應(yīng)的第二目標(biāo)像素點(diǎn)；
[0058] 提取所述插值圖像中所有所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)，按照所述目標(biāo)圖像中所述第一目 標(biāo)像素點(diǎn)的排列規(guī)則，將所有所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)重新排列，組成參考圖像；
[0059] 根據(jù)所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)在所述參考圖像中的位置坐標(biāo)以及所述第一函數(shù)關(guān)系 式，確定出下述關(guān)于所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值之間的 第二函數(shù)關(guān)系式；
[0060] D(i，j) = (l-u)(l-v)*G(i，j)+u(l_v)*G(i，j+l) + ( l_u)v*G( i+1，j )+uv*G( i+1，j+ 1);
[0061] 根據(jù)所述第二函數(shù)關(guān)系式，確定出下述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式；
[0062] G(z, /) - D(i,,/) = (v + u. - ιιν) * G(i, j) + ιι (v -1) * C7(/, / +1)+[u -1) v* G(i +1, /) - uy* C(/>l,y + S) *
[0063]其中，G(i，j)代表目標(biāo)圖像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;D(i，j)代表參考圖 像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i，j+1)代表目標(biāo)圖像中第i行第j+Ι列的像素點(diǎn)的灰 度值;G(i + l，j)代表目標(biāo)圖像中第i+Ι行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i+l，j+l)代表目標(biāo)圖 像中第i+Ι行第j+Ι列的像素點(diǎn)的灰度值;u代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng) 的第一目標(biāo)像素點(diǎn)的橫向距離;v代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng)的第一目 標(biāo)像素點(diǎn)的縱向距離。
[0064]結(jié)合第三方面的第二種可能的實(shí)施方式，在第三方面的第三種可能的實(shí)施方式 中，所述第二確定模塊具體用于：
[0065] 將所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式變換為下述卷積形式的圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系 式； v+u-uv 1，(《 - .1)~|「.0(f, _/·): Gil, / + 1)
[0066] G(i,j)-D(i,j)= , λ; Κ J， ' 7 μ(ι/-1) -uv [(5(/ + 1,/) G(/ + 1,.;+1)J ；
[0067] 根據(jù)所述卷積形式的圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式確定出下述圖像邊緣檢測(cè)算子； V + K.- UV v(u-l)
[0068] ; -UV
[0069] 其中，G(i，j)代表目標(biāo)圖像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;D(i，j)代表參考圖 像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i，j+1)代表目標(biāo)圖像中第i行第j+Ι列的像素點(diǎn)的灰 度值;G(i + l，j)代表目標(biāo)圖像中第i+Ι行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i+l，j+l)代表目標(biāo)圖 像中第i+Ι行第j+Ι列的像素點(diǎn)的灰度值;u代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng) 的第一目標(biāo)像素點(diǎn)的橫向距離;v代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng)的第一目 標(biāo)像素點(diǎn)的縱向距離。
[0070] 第四方面，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種采用上述圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn) 行圖像邊緣檢測(cè)的裝置，該裝置包括：
[0071] 第三確定模塊，用于根據(jù)針對(duì)待檢測(cè)圖像的預(yù)設(shè)插值倍率以及所述圖像邊緣檢測(cè) 算子，確定針對(duì)所述待檢測(cè)圖像的具體圖像邊緣檢測(cè)算子；
[0072]圖像處理模塊，用于在獲得的待檢測(cè)圖像的最后一行像素點(diǎn)的下方增加一行像素 點(diǎn)，在其最后一列像素點(diǎn)的右側(cè)增加一列像素點(diǎn)，得到實(shí)際檢測(cè)圖像;增加的一行像素點(diǎn)通 過(guò)復(fù)制待檢測(cè)圖像的倒數(shù)第二行像素點(diǎn)獲得，增加的一列像素點(diǎn)通過(guò)復(fù)制待檢測(cè)圖像的倒 數(shù)第二列像素點(diǎn)獲得；
[0073]圖像邊緣檢測(cè)模塊，用于采用所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)所述實(shí)際檢測(cè)圖像進(jìn) 行圖像邊緣檢測(cè)，從而獲得所述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息。
[0074]結(jié)合第四方面，在第四方面的第一種可能的實(shí)施方式中，所述第三確定模塊具體 用于：
[0075] 獲取針對(duì)待檢測(cè)圖像的預(yù)設(shè)插值倍率Μ;
[0076] 根據(jù)所述預(yù)設(shè)插值倍率Μ，按照下述公式確定u和ν的值；
[0078] 根據(jù)所述u和ν的值以及所述圖像邊緣檢測(cè)算子，確定所述具體圖像邊緣檢測(cè)算 子。
[0079] 結(jié)合第四方面的第一種可能的實(shí)施方式，在第四方面的第二種可能的實(shí)施方式 中，所述圖像邊緣檢測(cè)模塊包括：
[0080] 灰度值數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取所述待檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述待檢 測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)確定所述實(shí)際檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)；
[0081] 圖像邊緣檢測(cè)單元，用于按照下述公式，采用所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子與所述 實(shí)際檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積，從而獲得所述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值 信息；
[0082] ?^\\Γ*Α\\χ
[0083] 其中，D代表待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像中像素點(diǎn)的灰度值，V代表所述實(shí)際檢測(cè) 圖像中2X2數(shù)據(jù)窗口的灰度值數(shù)據(jù)，A代表所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子，| · |表示絕對(duì)值運(yùn) 算，L·」表示向下取整。
[0084] 本發(fā)明的實(shí)施例提供的技術(shù)方案可以包括以下有益效果：通過(guò)本發(fā)明公開(kāi)的方 法，獲得的圖像邊緣檢測(cè)算子，應(yīng)用于數(shù)字圖像的圖像邊緣檢測(cè)中時(shí)，由于融合了窗口數(shù)據(jù) 加權(quán)平均（圖像的雙線性插值處理過(guò)程）以及目標(biāo)像素微小偏移（圖像的降采樣處理過(guò)程） 的作用，極大的減小了噪聲，得到的圖像邊緣信息更加豐富，圖像的輪廓更加清晰。同時(shí)，檢 測(cè)需要的數(shù)據(jù)窗口也比較小，亦即運(yùn)算量比較小，所以，本發(fā)明公開(kāi)的圖像邊緣檢測(cè)算子在 數(shù)字圖像的圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)中，適用性更好。
[0085] 本發(fā)明實(shí)施例應(yīng)當(dāng)理解的是，以上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性和解 釋性的，并不能限制本公開(kāi)。
【附圖說(shuō)明】
[0086]此處的附圖被并入說(shuō)明書(shū)中并構(gòu)成本說(shuō)明書(shū)的一部分，示出了符合本發(fā)明的實(shí)施 例，并與說(shuō)明書(shū)一起用于解釋本發(fā)明的原理。
[0087] 為了更清楚地說(shuō)明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見(jiàn)地，對(duì)于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員而 言，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
[0088] 圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種目標(biāo)圖像的灰度值數(shù)據(jù)；
[0089] 圖2為圖1中目標(biāo)圖像的各像素點(diǎn)的插值像素點(diǎn)的灰度值數(shù)據(jù)；
[0090] 圖3為圖1中目標(biāo)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息；
[0091 ]圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的方法的流程示意圖；
[0092]圖5為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的方法的流程示意圖；
[0093] 圖6為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種采用上述圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖 像邊緣檢測(cè)的方法的流程示意圖；
[0094] 圖7為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種采用上述圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行 圖像邊緣檢測(cè)的方法的流程示意圖；
[0095] 圖8為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的裝置的結(jié)構(gòu)框圖；
[0096] 圖9為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的裝置的結(jié)構(gòu)框圖；
[0097] 圖10為本發(fā)明實(shí)施例提供的一種采用上述圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行 圖像邊緣檢測(cè)的裝置的結(jié)構(gòu)框圖；
[0098] 圖11為本發(fā)明實(shí)施例提供的另一種采用上述圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn) 行圖像邊緣檢測(cè)的裝置的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0099] 為了使本技術(shù)領(lǐng)域的人員更好地理解本發(fā)明中的技術(shù)方案，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí) 施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施 例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通 技術(shù)人員在沒(méi)有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都應(yīng)當(dāng)屬于本發(fā)明保護(hù) 的范圍。
[0100] 在具體介紹本發(fā)明的實(shí)施例之前，先介紹一些與本發(fā)明公開(kāi)的技術(shù)方案相關(guān)的技 術(shù)原理:將一幅目標(biāo)圖像通過(guò)雙線性插值處理放大后，得到該目標(biāo)圖像的插值圖像，之后通 過(guò)降采樣處理，再將所述插值圖像的尺寸縮小至目標(biāo)圖像的尺寸，得到該目標(biāo)圖像的參考 圖像。參考圖像的信息(包括灰度值信息）與目標(biāo)圖像的信息基本相同，兩者之間僅存在一 個(gè)亞像素級(jí)別的微小偏移，目標(biāo)圖像中各像素點(diǎn)的灰度值與參考圖像中位置對(duì)應(yīng)(行數(shù)索 引和列數(shù)索引相同）的像素點(diǎn)的灰度值的差值，取絕對(duì)值后，能夠得到目標(biāo)圖像的邊緣檢測(cè) 圖像的灰度值信息，即獲得以灰度值信息表征的目標(biāo)圖像的圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果，采用這些 灰度值信息可以繪制出邊緣檢測(cè)圖像。本文中，將目標(biāo)圖像經(jīng)過(guò)圖像邊緣檢測(cè)處理后，根據(jù) 檢測(cè)得到的灰度值信息繪制得到的圖像定義為邊緣檢測(cè)圖像，在邊緣檢測(cè)圖像中，人們可 以清楚看到目標(biāo)圖像的輪廓，亦即，在邊緣檢測(cè)圖像中，對(duì)應(yīng)目標(biāo)圖像的邊緣位置為高亮顯 示，對(duì)應(yīng)目標(biāo)圖像的其它位置為黑色，因此，人們?cè)谶吘墮z測(cè)圖像中，只能看到目標(biāo)圖像的 輪廓，此輪廓為目標(biāo)圖像的邊緣。
[0101] 由上述技術(shù)原理可知，通過(guò)對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理，為目標(biāo)圖像中每一 個(gè)像素點(diǎn)確定出一個(gè)插值像素點(diǎn)后，計(jì)算出目標(biāo)圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)的灰度值與相應(yīng)的插 值像素點(diǎn)的灰度值的差值，并對(duì)差值取絕對(duì)值后，就可以得到目標(biāo)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的 灰度值信息，例如，圖1中示出的是某一幅目標(biāo)圖像的灰度值數(shù)據(jù)，其中示出了目標(biāo)圖像中 每一個(gè)像素點(diǎn)的灰度值；圖2示出的是目標(biāo)圖像的每一個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的插值像素點(diǎn)的灰度 值，其中，目標(biāo)圖像中某個(gè)像素點(diǎn)在圖1中的位置和與該像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的插值像素點(diǎn)在圖2中 的位置對(duì)應(yīng)(行數(shù)索引和列數(shù)索引相同）；圖1中各像素點(diǎn)的灰度值分別與圖2中位置對(duì)應(yīng)的 各像素點(diǎn)的灰度值相減后，差值取絕對(duì)值，就得到目標(biāo)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息， 圖3示出的是目標(biāo)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息，根據(jù)圖3示出的灰度值信息，能夠繪 出目標(biāo)圖像的邊緣檢測(cè)圖像，邊緣檢測(cè)圖像中的高亮顯示位置為目標(biāo)圖像的邊緣位置。
[0102] 具體計(jì)算時(shí)，可以在目標(biāo)圖像中，以每一個(gè)像素點(diǎn)為目標(biāo)像素點(diǎn)，構(gòu)建一個(gè)包括該 目標(biāo)像素點(diǎn)在內(nèi)的四鄰域(在數(shù)字圖像中，四個(gè)彼此相鄰的像素點(diǎn)組成的區(qū)域，定義為一個(gè) 四鄰域），對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理后，將插入四鄰域中的某個(gè)像素點(diǎn)作為該目標(biāo)像 素點(diǎn)的插值像素點(diǎn)，對(duì)目標(biāo)圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)都進(jìn)行相同的處理，即可得到目標(biāo)圖像中 每一個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的插值像素點(diǎn)，之后對(duì)目標(biāo)圖像中各像素點(diǎn)的灰度值分別與對(duì)應(yīng)的插值 像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行差值運(yùn)算，并對(duì)運(yùn)算結(jié)果取絕對(duì)值，就能夠得到目標(biāo)圖像的邊緣檢測(cè) 圖像的灰度值信息。
[0103] 基于此，本發(fā)明提供了一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的方法，通過(guò)本發(fā)明的方法得 到的圖像邊緣檢測(cè)算子，檢測(cè)用的數(shù)據(jù)窗口只要2X2數(shù)據(jù)窗口即可，運(yùn)算量非常小。并且， 該圖像邊緣檢測(cè)算子由于融合了窗口數(shù)據(jù)加權(quán)平均（圖像的雙線性插值處理過(guò)程）以及目 標(biāo)像素微小偏移(圖像的降采樣處理過(guò)程)的作用，極大的提高了抗噪聲性能，適用性更好。 [0104]下面結(jié)合附圖，詳細(xì)介紹本發(fā)明的具體實(shí)施例。
[0105] 如圖4所示，圖4示出的是本發(fā)明公開(kāi)的一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的方法的流程 圖，該方法包括：
[0106] 步驟11、在目標(biāo)圖像中，劃分出一個(gè)包括第一目標(biāo)像素點(diǎn)的四鄰域;所述第一目標(biāo) 像素點(diǎn)為所述四鄰域中行數(shù)索引和列數(shù)索引均最小的像素點(diǎn)。
[0107] 本發(fā)明中，任意選取一幅數(shù)字圖像作為目標(biāo)圖像，獲取目標(biāo)圖像后，在目標(biāo)圖像 中，任意選取一個(gè)像素點(diǎn)作為第一目標(biāo)像素點(diǎn)，并在該目標(biāo)圖像中劃分出一個(gè)四鄰域，四鄰 域中包括第一目標(biāo)像素點(diǎn)，并且，在該四鄰域中，第一目標(biāo)像素點(diǎn)位于四鄰域的左上角，其 行數(shù)索引和列數(shù)索引在四鄰域中均最小，本文中，采用行數(shù)索引和列數(shù)索引，表示像素點(diǎn)在 數(shù)字圖像中所處的行數(shù)和列數(shù)。
[0108] 步驟12、對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理，任選一個(gè)插入所述四鄰域中的像 素點(diǎn)作為第二目標(biāo)像素點(diǎn)，建立所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)在所述四鄰域 中的位置關(guān)系。
[0109] 以預(yù)設(shè)插值倍率，對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理后，得到目標(biāo)圖像的插值圖像， 在插值圖像中，任意選取一個(gè)插入四鄰域中的像素點(diǎn)作為第二目標(biāo)像素點(diǎn)，優(yōu)選的，為了之 后的圖像邊緣檢測(cè)的效果更好，選擇位于四鄰域中，倒數(shù)第二行像素點(diǎn)和倒數(shù)第二列像素 點(diǎn)相交位置的像素點(diǎn)作為第二目標(biāo)像素點(diǎn)。其中，插值倍率指的是，對(duì)圖像進(jìn)行插值處理 時(shí)，對(duì)圖像進(jìn)行縮放的倍率，本文中，將對(duì)圖像進(jìn)行縮放的倍率定義為插值倍率，預(yù)設(shè)插值 倍率的值可以隨意設(shè)定。
[0110] 步驟13、根據(jù)所述位置關(guān)系以及雙線性插值公式，確定圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式， 所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式用于計(jì)算所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與所述第二目標(biāo)像 素點(diǎn)的灰度值的差值。
[0111] 在獲取目標(biāo)圖像后，能夠獲取目標(biāo)圖像的灰度值數(shù)據(jù)，本文中，圖像的灰度值數(shù)據(jù) 包括圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度值。
[0112] 在插值圖像中，確定第一目標(biāo)像素點(diǎn)與第二目標(biāo)像素點(diǎn)在四鄰域中的位置關(guān)系之 后，根據(jù)雙線性插值公式，能夠采用第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值以及四鄰域中其它像素點(diǎn)的 灰度值計(jì)算出第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值，亦即能夠確定出第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與第二 目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值之間的灰度值函數(shù)關(guān)系式，將該灰度值函數(shù)關(guān)系式變形之后，就可以 獲得差值函數(shù)關(guān)系式，用于計(jì)算第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值的差 值。
[0113] 將目標(biāo)圖像中每一個(gè)像素點(diǎn)分別作為第一目標(biāo)像素點(diǎn)，確定出每一個(gè)第一目標(biāo)像 素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的第二目標(biāo)像素點(diǎn)，采用上述差值函數(shù)關(guān)系式，計(jì)算出每一對(duì)第一目標(biāo)像素點(diǎn)的 灰度值與第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值的差值后，對(duì)差值進(jìn)行絕對(duì)值運(yùn)算就可以得到目標(biāo)圖像 的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息，因而，本發(fā)明中將差值函數(shù)關(guān)系式定義為圖像邊緣檢測(cè)函 數(shù)關(guān)系式，亦即采用該圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式對(duì)每一對(duì)第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與第二 目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行運(yùn)算后，對(duì)運(yùn)算結(jié)果取絕對(duì)值就可以獲得目標(biāo)圖像的邊緣檢測(cè)圖 像的灰度值信息，即獲得以灰度值信息表征的目標(biāo)圖像的圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果，根據(jù)這些灰 度值信息，能夠繪制出目標(biāo)圖像的邊緣檢測(cè)圖像，邊緣檢測(cè)圖像中的高亮顯示位置為目標(biāo) 圖像的邊緣位置。
[0114] 步驟14、根據(jù)所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式確定圖像邊緣檢測(cè)算子。
[0115] 將任意一幅數(shù)字圖像作為目標(biāo)圖像，都可以采用步驟11至步驟13的方法，獲得該 目標(biāo)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息，但這個(gè)過(guò)程運(yùn)算量較大，為了簡(jiǎn)化運(yùn)算步驟，減小 運(yùn)算量，可以將圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式變形為卷積形式，之后可以從卷積形式的圖像邊 緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式中提取出通用的圖像邊緣檢測(cè)算子，該圖像邊緣檢測(cè)算子可以應(yīng)用于任 何數(shù)字圖像的圖像邊緣檢測(cè)中。
[0116] 通過(guò)本實(shí)施例提供的方法，可以獲得一種通用的圖像邊緣檢測(cè)算子，將該圖像邊 緣檢測(cè)算子應(yīng)用于待檢測(cè)圖像的圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)中時(shí)，僅需要2X2的數(shù)據(jù)窗口，即可對(duì) 待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)，運(yùn)算量非常小，同時(shí)由于采用該圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢 測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)的過(guò)程，融合了窗口數(shù)據(jù)加權(quán)平均（圖像的雙線性插值處理過(guò)程） 以及目標(biāo)像素微小偏移的作用（圖像的降采樣處理過(guò)程），使得檢測(cè)結(jié)果受噪聲影響較小， 檢測(cè)后，根據(jù)檢測(cè)得到的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息繪制的邊緣檢測(cè)圖像中，待檢測(cè)圖像 的邊緣更加清晰。
[0117] 如圖5所示，圖5示出的是本發(fā)明公開(kāi)的另一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的方法的流 程圖，該方法包括：
[0118] 步驟21、在目標(biāo)圖像中，劃分出一個(gè)包括第一目標(biāo)像素點(diǎn)的四鄰域;所述第一目標(biāo) 像素點(diǎn)為所述四鄰域中行數(shù)索引和列數(shù)索引均最小的像素點(diǎn)。
[0119] 具體實(shí)施時(shí)，將所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值記為G(i，j)，將所述四鄰域中其它 像素點(diǎn)的灰度值分別記為G(i，j+1)，G(i+1，j)，G(i+Ι，j+Ι)。
[0120] 步驟22、對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理，任選一個(gè)插入所述四鄰域中的像 素點(diǎn)作為第二目標(biāo)像素點(diǎn)，建立所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)在所述四鄰域 中的位置關(guān)系。
[0121 ]步驟23、根據(jù)所述位置關(guān)系，以及雙線性插值公式，確定出關(guān)于所述第一目標(biāo)像素 點(diǎn)的灰度值與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值之間的第一灰度值函數(shù)關(guān)系式。
[0122] 在本實(shí)施例中，第一灰度值函數(shù)關(guān)系式如下：
[0123] D(u，v) = (l-u)(l-v)*G(i，j)+u(l_v)*G(i，j+l) + ( l_u)v*G( i+1，j )+uv*G( i+1，j+ l)〇
[0124] 對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理后，得到目標(biāo)圖像的插值圖像，第一灰度值函數(shù) 關(guān)系式表明，在插值圖像中，明確第一目標(biāo)像素點(diǎn)與第二目標(biāo)像素點(diǎn)在四鄰域中的位置關(guān) 系后，就可以利用雙線性插值公式以及第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值和四鄰域中其它像素點(diǎn)的 灰度值，計(jì)算出第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值，亦即根據(jù)第一目標(biāo)像素點(diǎn)與第二目標(biāo)像素點(diǎn)在 插值圖像中的位置關(guān)系，獲得第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值的第一 灰度值函數(shù)關(guān)系式。
[0125] 步驟24、確定所述目標(biāo)圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)作為第一目標(biāo)像素點(diǎn)時(shí)，所述插值 圖像中對(duì)應(yīng)的第二目標(biāo)像素點(diǎn)。
[0126] 對(duì)于目標(biāo)圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)，將其作為第一目標(biāo)像素點(diǎn)時(shí)，在對(duì)應(yīng)的插值圖 像中，均有一個(gè)第二目標(biāo)像素點(diǎn)與其對(duì)應(yīng)。在插值圖像中，確定出每一個(gè)第一目標(biāo)像素點(diǎn)對(duì) 應(yīng)的第二目標(biāo)像素點(diǎn)。
[0127] 步驟25、提取所述插值圖像中所有所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)，按照所述目標(biāo)圖像中所 述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的排列規(guī)則，將所有所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)重新排列，組成參考圖像。
[0128] 將插值圖像中的所有第二目標(biāo)像素點(diǎn)單獨(dú)提出，按照對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo)像素點(diǎn)在目 標(biāo)圖像中的排列規(guī)則，將提出的第二目標(biāo)像素點(diǎn)重新排列，組成一幅新的圖像，本文中，將 該新的圖像定義為參考圖像。
[0129] 步驟26、根據(jù)所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)在所述參考圖像中的位置坐標(biāo)以及所述第一灰 度值函數(shù)關(guān)系式，確定出關(guān)于所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度 值之間的第二灰度值函數(shù)關(guān)系式。
[0130] 在本實(shí)施例中，第二灰度值函數(shù)關(guān)系式如下：
[0131] D(i，j) = (l-u)(l-v)*G(i，j)+u(l_v)*G(i，j+l) + ( l_u)v*G( i+1，j )+uv*G( i+1，j+ l)〇
[0132] 對(duì)于一對(duì)相互對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo)像素點(diǎn)和第二目標(biāo)像素點(diǎn)，第二目標(biāo)像素點(diǎn)在參考 圖像中的位置坐標(biāo)，與第一目標(biāo)像素點(diǎn)在目標(biāo)圖像中的位置坐標(biāo)相對(duì)應(yīng)，兩者在各自圖像 中的行數(shù)索引和列數(shù)索引均相同?；诖耍Y(jié)合第一目標(biāo)像素點(diǎn)與第二目標(biāo)像素點(diǎn)在插值 圖像中的位置對(duì)應(yīng)關(guān)系，第一灰度值函數(shù)關(guān)系式可以變?yōu)榈诙叶戎岛瘮?shù)關(guān)系式。
[0133] 步驟27、根據(jù)所述第二灰度值函數(shù)關(guān)系式，確定出圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式。
[0134] 在本實(shí)施例中，圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式如下：
[0135] G(i, j) - B(i, j) = (v + u - uv) * G{i, /) + w (v -1) * G{i, j +1)+(/./ -1) v * G{i + I, j) - av * (;(/-+-1,./ + 1) °
[0136] 對(duì)于目標(biāo)圖像與參考圖像，參考圖像中像素點(diǎn)的數(shù)目與目標(biāo)圖像中像素點(diǎn)的數(shù)目 相同，且參考圖像中與目標(biāo)圖像中，像素點(diǎn)的排列規(guī)則也相同，因此，參考圖像的大小與目 標(biāo)圖像的大小也相同，參考圖像與目標(biāo)圖像的信息基本相同，兩者之間僅存在一個(gè)亞像素 級(jí)別的偏移。因此，通過(guò)對(duì)相應(yīng)的目標(biāo)圖像中的第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與參考圖像中的 第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值進(jìn)行差值運(yùn)算，并對(duì)差值運(yùn)算的結(jié)果再次進(jìn)行絕對(duì)值運(yùn)算后，即 可獲得目標(biāo)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息。
[0137] 基于此，將第二灰度值函數(shù)關(guān)系式變形后，獲得差值函數(shù)關(guān)系式，用于計(jì)算第一目 標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值的差值。本文中，將該差值函數(shù)關(guān)系式定義 為圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式，通過(guò)該圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式，對(duì)目標(biāo)圖像中的每一個(gè)像 素點(diǎn)都進(jìn)行相應(yīng)的運(yùn)算后，能夠獲得目標(biāo)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息，即獲得以灰 度值信息表征的目標(biāo)圖像的圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果，根據(jù)這些灰度值信息，能夠繪制出目標(biāo)圖 像的邊緣檢測(cè)圖像，邊緣檢測(cè)圖像中的高亮顯示位置為目標(biāo)圖像的邊緣位置。
[0138] 步驟28、將所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式變換為卷積形式的圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān) 系式。
[0139] 在本實(shí)施例中，卷積形式的圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式如下： v + u- UV v.(m'G(i,j + 1)
[0140] 輝1 J Λ Κ J J . "(ν' -I) -uv 0(/ + 1,./.) G(/ + lv/ + l)_ ?
[0141] 步驟29、根據(jù)所述卷積形式的圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式確定出圖像邊緣檢測(cè)算 子。
[0142] 在本實(shí)施例中，圖像邊緣檢測(cè)算子如下： v + u- uv
[0143] 、 ！。 U v - !) -υν
[0144] 其中，G(i，j)代表目標(biāo)圖像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;D(i，j)代表參考圖 像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i，j+1)代表目標(biāo)圖像中第i行第j+Ι列的像素點(diǎn)的灰 度值;G(i + l，j)代表目標(biāo)圖像中第i+Ι行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i+l，j+l)代表目標(biāo)圖 像中第i+Ι行第j+Ι列的像素點(diǎn)的灰度值;u代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng) 的第一目標(biāo)像素點(diǎn)的橫向距離;v代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng)的第一目 標(biāo)像素點(diǎn)的縱向距離。
[0145] 在具體對(duì)某一幅待檢測(cè)數(shù)字圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)時(shí)，根據(jù)獲得的針對(duì)該待檢測(cè) 數(shù)字圖像的預(yù)設(shè)插值倍率Μ，按照公式
_，Ν的取值范圍為1~Μ，Μ和Ν的值可以隨 意設(shè)置，計(jì)算出u和ν的值之后，就可以獲得相應(yīng)的具體圖像邊緣檢測(cè)算子，采用具體圖像邊 緣檢測(cè)算子即可對(duì)待檢測(cè)數(shù)字圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)，無(wú)需再運(yùn)算上述步驟21至步驟28， 即可獲得所述待檢測(cè)數(shù)字圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息，可以將該圖像邊緣檢測(cè)算子 應(yīng)用到任意的數(shù)字圖像的圖像邊緣檢測(cè)中。
[0146] 令圖像邊緣檢測(cè)算子中u = 0,可以得到橫向圖像邊緣檢測(cè)算子I ^，用于對(duì)數(shù) _0 0 字圖像的橫向邊緣進(jìn)行檢測(cè)；同理，令圖像邊緣檢測(cè)算子中ν = 〇,可以得到縱向圖像邊緣檢 測(cè)算子M Z，用于對(duì)數(shù)字圖像的縱向邊緣進(jìn)行檢測(cè)。 -u 0
[0147] 本實(shí)施例提供的方法，通過(guò)對(duì)目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理和降采樣處理后，采 用目標(biāo)圖像的灰度值與經(jīng)過(guò)雙重處理后的圖像的灰度值做差值，獲得目標(biāo)圖像的邊緣檢測(cè) 圖像的灰度值信息，進(jìn)而獲得通用的圖像邊緣檢測(cè)算子，采用該圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢 測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)時(shí)，由于融合了窗口數(shù)據(jù)加權(quán)平均（圖像的雙線性插值處理過(guò)程） 以及目標(biāo)像素微小偏移（圖像的降采樣處理過(guò)程)的作用，使得檢測(cè)結(jié)果受噪聲影響較小， 檢測(cè)后根據(jù)得到的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息繪制的邊緣檢測(cè)圖像中，待檢測(cè)圖像的輪廓 更加清晰。并且，由該圖像邊緣檢測(cè)算子可以得到橫向圖像邊緣檢測(cè)算子，能夠?qū)Υ龣z測(cè)圖 像進(jìn)行橫向邊緣檢測(cè)，同理，由該圖像邊緣檢測(cè)算子也可以得到縱向圖像邊緣檢測(cè)算子，能 夠?qū)Υ龣z測(cè)圖像進(jìn)行縱向邊緣檢測(cè)，應(yīng)用更加靈活，適用性更好。
[0148] 如圖6所示，圖6示出的是本發(fā)明公開(kāi)的一種采用上述圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢測(cè) 圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)的方法的流程圖，該方法包括：
[0149] 步驟31、根據(jù)針對(duì)待檢測(cè)圖像的預(yù)設(shè)插值倍率以及所述圖像邊緣檢測(cè)算子，確定 針對(duì)所述待檢測(cè)圖像的具體圖像邊緣檢測(cè)算子。
[0150] 在確定待檢測(cè)圖像之后，獲取待檢測(cè)圖像相關(guān)的預(yù)設(shè)插值倍率M，根據(jù)預(yù)設(shè)插值倍 率Μ計(jì)算出圖像邊緣檢測(cè)算子中u和v的值，其中
，Ν的取值范圍為1~Μ，Μ和Ν的 值可以隨意設(shè)置，進(jìn)而確定具體圖像邊緣檢測(cè)算子，以便用于之后的待檢測(cè)圖像的圖像邊 緣檢測(cè)中。
[0151]步驟32、在獲得的待檢測(cè)圖像的最后一行像素點(diǎn)的下方增加一行像素點(diǎn)，在其最 后一列像素點(diǎn)的右側(cè)增加一列像素點(diǎn)，得到實(shí)際檢測(cè)圖像;增加的一行像素點(diǎn)通過(guò)復(fù)制待 檢測(cè)圖像的倒數(shù)第二行的像素點(diǎn)獲得，增加的一列像素點(diǎn)通過(guò)復(fù)制待檢測(cè)圖像的倒數(shù)第二 列的像素點(diǎn)獲得。
[0152] 具體圖像邊緣檢測(cè)算子是一個(gè)2X2的算子，采用該算子進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)時(shí)，需 要一個(gè)2X2的數(shù)據(jù)窗口，對(duì)于待檢測(cè)圖像的最后一行像素點(diǎn)和最后一列像素點(diǎn)的灰度值信 息，無(wú)法采用該算子進(jìn)行檢測(cè)，因此，需要在待檢測(cè)圖像的最后一行像素點(diǎn)的下方增加一行 像素點(diǎn)，以便能夠采用該算子對(duì)待檢測(cè)圖像的最后一行像素點(diǎn)的灰度值信息進(jìn)行檢測(cè)，同 理，需要在待檢測(cè)圖像的最后一列像素點(diǎn)的右側(cè)增加一列像素點(diǎn)，以便能夠采用該算子對(duì) 待檢測(cè)圖像的最后一列像素點(diǎn)的灰度值信息進(jìn)行檢測(cè)。
[0153] 為了保證增加的一行像素點(diǎn)與增加的一列像素點(diǎn)，不會(huì)對(duì)待檢測(cè)圖像的灰度值信 息造成太大的影響，在待檢測(cè)圖像中增加的一行像素點(diǎn)和增加的一列像素點(diǎn)通過(guò)以下方式 獲得:增加的一行像素點(diǎn)通過(guò)復(fù)制待檢測(cè)圖像的倒數(shù)第二行像素點(diǎn)獲得，增加的一列像素 點(diǎn)通過(guò)復(fù)制待檢測(cè)圖像的倒數(shù)第二列像素點(diǎn)獲得。
[0154] 步驟33、采用所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)所述實(shí)際檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢 測(cè)，從而獲得所述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息。
[0155] 在待檢測(cè)圖像中增加一行像素點(diǎn)和一列像素點(diǎn)，獲得實(shí)際檢測(cè)圖像后，從實(shí)際檢 測(cè)圖像中，行數(shù)索引和列數(shù)索引均為第一的像素點(diǎn)開(kāi)始，依次在實(shí)際檢測(cè)圖像中選取2X2 數(shù)據(jù)窗口的灰度值數(shù)據(jù)，與具體圖像邊緣檢測(cè)算子進(jìn)行卷積，遍歷完整幅實(shí)際檢測(cè)圖像之 后，便可獲得待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息，即獲得以灰度值信息表征的待檢 測(cè)圖像的圖像邊緣檢測(cè)結(jié)果，根據(jù)這些灰度值信息，能夠繪制出待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖 像，邊緣檢測(cè)圖像中的高亮顯示位置為待檢測(cè)圖像的邊緣位置。
[0156]采用本實(shí)施例提供的方法，只要對(duì)待檢測(cè)圖像稍作處理，即可采用本發(fā)明提供的 圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)處理后的待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)，進(jìn)而獲得待檢測(cè)圖像的邊緣 檢測(cè)圖像的灰度值信息，整個(gè)運(yùn)算過(guò)程，運(yùn)算量非常小，并且由于采用本發(fā)明提供的圖像邊 緣檢測(cè)算子，對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)時(shí)，檢測(cè)結(jié)果受噪聲影響較小，檢測(cè)后，根據(jù) 得到的灰度值信息繪制的邊緣檢測(cè)圖像中，待檢測(cè)圖像的邊緣更加清晰。
[0157]如圖7所示，圖7示出的是本發(fā)明公開(kāi)的另一種采用上述圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢 測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)的方法的流程圖，該方法包括：
[0158] 步驟41、獲取針對(duì)待檢測(cè)圖像的預(yù)設(shè)插值倍率。
[0159] 具體實(shí)施時(shí)，將預(yù)設(shè)差值倍率記為M。
[0160]步驟42、根據(jù)所述預(yù)設(shè)插值倍率，確定u和v的值。
[0161] 在本實(shí)施例中，按照公式
確定u和v的值。
[0162] 在上述獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的過(guò)程中，如果每一個(gè)第二目標(biāo)像素點(diǎn)均位于相應(yīng) 四鄰域中倒數(shù)第二行像素點(diǎn)和倒數(shù)第二列像素點(diǎn)相交的位置，得到的參考圖像與目標(biāo)圖像 的偏移最大，按照此種方式獲得的圖像邊緣檢測(cè)算子，被應(yīng)用于之后對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖 像邊緣檢測(cè)中，得到的邊緣檢測(cè)圖像中，待檢測(cè)圖像的邊緣更加清晰。按照此種方式，對(duì)應(yīng) 的u和v的值按照公式
確定。
[0163] 步驟43、根據(jù)所述u和v的值以及所述圖像邊緣檢測(cè)算子，確定所述具體圖像邊緣 檢測(cè)算子。
[0164] 在本實(shí)施例中，將具體圖像邊緣檢測(cè)算子記為A。將u和v的值代入圖像邊緣檢測(cè)算 子中計(jì)算，便可獲得具體圖像邊緣檢測(cè)算子A。
[0165] 步驟44、在獲得的待檢測(cè)圖像的最后一行像素點(diǎn)的下方增加一行像素點(diǎn)，在其最 后一列像素點(diǎn)的右側(cè)增加一列像素點(diǎn)，得到實(shí)際檢測(cè)圖像;增加的一行像素點(diǎn)通過(guò)復(fù)制待 檢測(cè)圖像的倒數(shù)第二行像素點(diǎn)獲得，增加的一列像素點(diǎn)通過(guò)復(fù)制待檢測(cè)圖像的倒數(shù)第二列 像素點(diǎn)獲得。
[0166] 步驟45、獲取所述待檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述待檢測(cè)圖像的灰度值數(shù) 據(jù)確定所述實(shí)際檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)。
[0167] 將待檢測(cè)圖像的倒數(shù)第二行像素點(diǎn)的灰度值數(shù)據(jù)增加至待檢測(cè)圖像的最后一行 像素點(diǎn)的灰度值數(shù)據(jù)的下方，將待檢測(cè)圖像的倒數(shù)第二列像素點(diǎn)的灰度值數(shù)據(jù)增加至待檢 測(cè)圖像的最后一列像素點(diǎn)的灰度值數(shù)據(jù)的右側(cè)，便可得到實(shí)際檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)。
[0168] 步驟46、采用所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子與所述實(shí)際檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)進(jìn)行 卷積，從而獲得所述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息。
[0169] 具體實(shí)施時(shí)，按照公式= 采用所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子與所述實(shí)際 檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積，從而獲得所述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信 息。
[0170] 其中，D代表所述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像中像素點(diǎn)的灰度值，V代表所述實(shí)際 檢測(cè)圖像中2X2數(shù)據(jù)窗口的灰度值數(shù)據(jù)，A代表所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子，| · |表示絕對(duì) 值運(yùn)算，b·」表示向下取整。
[0171] 采用具體圖像邊緣檢測(cè)算子與實(shí)際檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積后，得到的卷 積結(jié)果會(huì)出現(xiàn)浮點(diǎn)數(shù)，考慮到數(shù)字圖像的灰度值均以整數(shù)表示，對(duì)卷積結(jié)果進(jìn)行取整運(yùn)算， 本文中取整運(yùn)算是指:取小于浮點(diǎn)數(shù)的最大整數(shù)作為相應(yīng)浮點(diǎn)數(shù)的取整結(jié)果，即向下取整。 [0172]按照上述公式計(jì)算得到待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息后，即獲得以灰 度值信息表征的待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)結(jié)果后，根據(jù)得到的灰度值信息進(jìn)行繪圖，即可得 到待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像，在邊緣檢測(cè)圖像中，待檢測(cè)圖像的邊緣位置為高亮顯示。
[0173] 采用本實(shí)施例提供的方法，由于在確定具體圖像邊緣檢測(cè)算子的過(guò)程中，ι^Ρν的 值按照公式
確定，采用此方式確定的具體圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn) 行圖像邊緣檢測(cè)后，根據(jù)得到的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息，繪制的邊緣檢測(cè)圖像中，待檢 測(cè)圖像的邊緣最為清晰。
[0174] 與上述獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的方法以及采用上述圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢測(cè) 圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)的方法相對(duì)應(yīng)，本發(fā)明實(shí)施例還公開(kāi)了一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子 的裝置以及采用上述圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)的裝置。
[0175] 如圖8所示，圖8示出的是本發(fā)明公開(kāi)的一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的裝置的結(jié)構(gòu) 框圖，該裝置包括：
[0176] 區(qū)域劃分模塊51，用于在目標(biāo)圖像中，劃分出一個(gè)包括第一目標(biāo)像素點(diǎn)的四鄰域； 所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)為所述四鄰域中行數(shù)索引和列數(shù)索引均最小的像素點(diǎn)；
[0177] 插值處理模塊52，用于對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理，任選一個(gè)插入所述 四鄰域中的像素點(diǎn)作為第二目標(biāo)像素點(diǎn)，建立所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn) 在所述四鄰域中的位置關(guān)系；
[0178] 第一確定模塊53,用于根據(jù)所述位置關(guān)系以及雙線性插值公式，確定圖像邊緣檢 測(cè)函數(shù)關(guān)系式，所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式用于計(jì)算所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與所 述第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值的差值；
[0179] 第二確定模塊54,用于根據(jù)所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式確定圖像邊緣檢測(cè)算 子。
[0180] 采用本實(shí)施例提供的裝置，可以獲得一種通用的圖像邊緣檢測(cè)算子，將該圖像邊 緣檢測(cè)算子應(yīng)用于待檢測(cè)圖像的圖像邊緣檢測(cè)技術(shù)中，在減小運(yùn)算量的同時(shí)，極大的提高 了抗噪聲能力，使得檢測(cè)后，根據(jù)檢測(cè)得到的灰度值信息繪制得到的邊緣檢測(cè)圖像中，待檢 測(cè)圖像的輪廓更加清晰。
[0181]如圖9所示，圖9示出的是本發(fā)明公開(kāi)的另一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的裝置的結(jié) 構(gòu)框圖，該裝置包括：區(qū)域劃分模塊51，插值處理模塊52,第一確定模塊53以及第二確定模 塊54;
[0182] 其中，插值處理模塊52包括：
[0183] 插值處理單元521，用于以預(yù)設(shè)插值倍率，對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理， 獲得所述目標(biāo)圖像的插值圖像；
[0184] 像素點(diǎn)選取單元522,用于在所述插值圖像中，選擇插入所述四鄰域中的第二目標(biāo) 像素點(diǎn)，所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)位于所述四鄰域中倒數(shù)第二行像素點(diǎn)和倒數(shù)第二列像素點(diǎn)相 交的位置；
[0185]第一確定模塊53具體用于：
[0186] 根據(jù)所述位置關(guān)系，以及雙線性插值公式，確定出下述關(guān)于所述第一目標(biāo)像素點(diǎn) 的灰度值與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值之間的第一函數(shù)關(guān)系式；
[0187] D(u，v) = (l-u)(l-v)*G(i，j)+u(l_v)*G(i，j+l) + ( l_u)v*G( i+1，j )+uv*G( i+1，j+ 1);
[0188] 確定所述目標(biāo)圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)作為第一目標(biāo)像素點(diǎn)時(shí)，所述插值圖像中對(duì) 應(yīng)的第二目標(biāo)像素點(diǎn)；
[0189] 提取所述插值圖像中所有所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)，按照所述目標(biāo)圖像中所述第一目 標(biāo)像素點(diǎn)的排列規(guī)則，將所有所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)重新排列，組成參考圖像；
[0190] 根據(jù)所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)在所述參考圖像中的位置坐標(biāo)以及所述第一函數(shù)關(guān)系 式，確定出下述關(guān)于所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值之間的 第二函數(shù)關(guān)系式；
[0191] D(i，j) = (l_u)(l_v)*G(i，j)+u(l_v)*G(i，j+1) + (l_u)v*G(i+1，j)+uv*G(i+1，j+ 1);
[0192] 根據(jù)所述第二函數(shù)關(guān)系式，確定出下述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式；
[0193] G(i, j) - D(i, /) = (v + ? - ?/ι·) * G{i, j) + ?(v -1) ^ G(i, j +1)+(/..- - i) v * G{i. + I,./) - uv * G(/.十 1,./ + 1) '
[0194] 第二確定模塊54具體用于：
[0195] 將所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式變換為下述卷積形式的圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系 式； v + u - uv v'("_l)]「G(/.，/). (7(7,/.+ 1)
[0196] (;(/·,/·) -Z)(/,/)= , ' Κ J ' μ (v - 1.) -uv 」|_G(i +1,./) G.G +1，J +1)」；
[0197] 根據(jù)所述卷積形式的圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式確定出下述圖像邊緣檢測(cè)算子； v + u - uv -1)
[0198] v 7 ; ?(v-l) -uv
[0199] 其中，G(i，j)代表目標(biāo)圖像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;D(i，j)代表參考圖 像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i，j+Ι)代表目標(biāo)圖像中第i行第j+Ι列的像素點(diǎn)的灰 度值;G(i + l，j)代表目標(biāo)圖像中第i+Ι行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i+l，j+l)代表目標(biāo)圖 像中第i+Ι行第j+Ι列的像素點(diǎn)的灰度值;u代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng) 的第一目標(biāo)像素點(diǎn)的橫向距離;v代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng)的第一目 標(biāo)像素點(diǎn)的縱向距離。
[0200] 通過(guò)本實(shí)施例提供的裝置獲得的圖像邊緣檢測(cè)算子，由于融合了窗口數(shù)據(jù)加權(quán)平 均（圖像的雙線性插值處理過(guò)程）以及目標(biāo)像素微小偏移（圖像的降采樣處理過(guò)程)的作用， 將其應(yīng)用于待檢測(cè)圖像的圖像邊緣檢測(cè)中，檢測(cè)結(jié)果受噪聲影響較小，根據(jù)檢測(cè)后得到的 灰度值信息，繪制得到的邊緣檢測(cè)圖像中，待檢測(cè)圖像的輪廓更加清晰。
[0201] 如圖10所示，圖10示出的是本發(fā)明公開(kāi)的一種采用上述圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢 測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)的裝置，該裝置包括：
[0202] 第三確定模塊61，用于根據(jù)針對(duì)待檢測(cè)圖像的預(yù)設(shè)插值倍率以及所述圖像邊緣檢 測(cè)算子，確定針對(duì)所述待檢測(cè)圖像的具體圖像邊緣檢測(cè)算子；
[0203]圖像處理模塊62,用于在獲得的待檢測(cè)圖像的最后一行像素點(diǎn)的下方增加一行像 素點(diǎn)，在其最后一列像素點(diǎn)的右側(cè)增加一列像素點(diǎn)，得到實(shí)際檢測(cè)圖像;增加的一行像素點(diǎn) 通過(guò)復(fù)制待檢測(cè)圖像的倒數(shù)第二行像素點(diǎn)獲得，增加的一列像素點(diǎn)通過(guò)復(fù)制待檢測(cè)圖像的 倒數(shù)第二列像素點(diǎn)獲得；
[0204] 圖像邊緣檢測(cè)模塊63,用于采用所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)所述實(shí)際檢測(cè)圖像 進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)，從而獲得所述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息。
[0205] 采用本實(shí)施例提供的裝置，對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)時(shí)，檢測(cè)結(jié)果受噪聲 影響較小，檢測(cè)后，根據(jù)得到的灰度值信息繪制的邊緣檢測(cè)圖像中，待檢測(cè)圖像的邊緣更加 清晰。
[0206] 如圖11所示，圖11示出的是本發(fā)明公開(kāi)的另一種采用上述圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待 檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)的裝置，該裝置包括:第三確定模塊61，圖像處理模塊62,圖像 邊緣檢測(cè)模塊63;
[0207]其中，第三確定模塊61具體用于：
[0208] 獲取針對(duì)待檢測(cè)圖像的預(yù)設(shè)插值倍率Μ;
[0209] 根據(jù)所述預(yù)設(shè)插值倍率Μ，按照下述公式確定u和ν的值；
[0211] 根據(jù)所述u和ν的值以及所述圖像邊緣檢測(cè)算子，確定所述具體圖像邊緣檢測(cè)算 子。
[0212] 圖像邊緣檢測(cè)模塊63包括：
[0213] 灰度值數(shù)據(jù)獲取單元631，用于獲取所述待檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述待 檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)確定所述實(shí)際檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)；
[0214] 圖像邊緣檢測(cè)單元632,用于按照下述公式，采用所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子與所 述實(shí)際檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積，從而獲得所述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度 值信息；
[0215] ；
[0216] 其中，D代表待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像中像素點(diǎn)的灰度值，V代表所述實(shí)際檢測(cè) 圖像中2X2數(shù)據(jù)窗口的灰度值數(shù)據(jù)，A代表所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子，| · |表示絕對(duì)值運(yùn) 算，L·」表示向下取整。
[0217] 采用本實(shí)施例提供的裝置，對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)時(shí)，由于在確定具體 圖像邊緣檢測(cè)算子的過(guò)程中，u和ν的值按照公式
確定，使得檢測(cè)后，根據(jù)得到 的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息，繪制的邊緣檢測(cè)圖像中，待檢測(cè)圖像的邊緣最為清晰。
[0218] 本說(shuō)明書(shū)中的各個(gè)實(shí)施例均采用遞進(jìn)的方式描述，各個(gè)實(shí)施例之間相同相似的部 分互相參見(jiàn)即可，每個(gè)實(shí)施例重點(diǎn)說(shuō)明的都是與其他實(shí)施例的不同之處。尤其，對(duì)于裝置或 系統(tǒng)實(shí)施例而言，由于其基本相似于方法實(shí)施例，所以描述得比較簡(jiǎn)單，相關(guān)之處參見(jiàn)方法 實(shí)施例的部分說(shuō)明即可。以上所描述的裝置及系統(tǒng)實(shí)施例僅僅是示意性的，其中作為分離 部件說(shuō)明的單元可以是或者也可以不是物理上分開(kāi)的，作為單元顯示的部件可以是或者也 可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí) 際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來(lái)實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員 在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的情況下，即可以理解并實(shí)施。
[0219]需要說(shuō)明的是，在本文中，諸如"第一"和"第二"等之類(lèi)的關(guān)系術(shù)語(yǔ)僅僅用來(lái)將一 個(gè)實(shí)體或者操作與另一個(gè)實(shí)體或操作區(qū)分開(kāi)來(lái)，而不一定要求或者暗示這些實(shí)體或操作之 間存在任何這種實(shí)際的關(guān)系或者順序。而且，術(shù)語(yǔ)"包括"、"包含"或者其任何其他變體意在 涵蓋非排他性的包含，從而使得包括一系列要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備不僅包括那些 要素，而且還包括沒(méi)有明確列出的其他要素，或者是還包括為這種過(guò)程、方法、物品或者設(shè) 備所固有的要素。在沒(méi)有更多限制的情況下，由語(yǔ)句"包括一個(gè)……"限定的要素，并不排除 在包括要素的過(guò)程、方法、物品或者設(shè)備中還存在另外的相同要素。
[0220]以上僅是本發(fā)明的【具體實(shí)施方式】，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來(lái) 說(shuō)，在不脫離本發(fā)明原理的前提下，還可以做出若干改進(jìn)和潤(rùn)飾，這些改進(jìn)和潤(rùn)飾也應(yīng)視為 本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的方法，其特征在于，包括： 在目標(biāo)圖像中，劃分出一個(gè)包括第一目標(biāo)像素點(diǎn)的四鄰域;所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)為所 述四鄰域中行數(shù)索引和列數(shù)索引均最小的像素點(diǎn)； 對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理，任選一個(gè)插入所述四鄰域中的像素點(diǎn)作為第二 目標(biāo)像素點(diǎn)，建立所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)在所述四鄰域中的位置關(guān) 系； 根據(jù)所述位置關(guān)系W及雙線性插值公式，確定圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式，所述圖像邊 緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式用于計(jì)算所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度 值的差值； 根據(jù)所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式確定圖像邊緣檢測(cè)算子。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處 理，任選一個(gè)插入所述四鄰域中的像素點(diǎn)作為第二目標(biāo)像素點(diǎn)的過(guò)程，具體包括： W預(yù)設(shè)插值倍率，對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理，獲得所述目標(biāo)圖像的插值圖 像； 在所述插值圖像中，選擇插入所述四鄰域中的第二目標(biāo)像素點(diǎn)，所述第二目標(biāo)像素點(diǎn) 位于所述四鄰域中倒數(shù)第二行像素點(diǎn)和倒數(shù)第二列像素點(diǎn)相交的位置。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述位置關(guān)系W及雙線性插值公 式，確定圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式的過(guò)程，具體包括： 根據(jù)所述位置關(guān)系，W及雙線性插值公式，確定出下述關(guān)于所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰 度值與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值之間的第一函數(shù)關(guān)系式； D(u,v)=(l-u)(l-v)*G(i,j)+u(l-v)*G(i,j+1)+(l_u)v*G(i+l,j)+uv*G(i+l,j+1); 確定所述目標(biāo)圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)作為第一目標(biāo)像素點(diǎn)時(shí)，所述插值圖像中對(duì)應(yīng)的 第二目標(biāo)像素點(diǎn)； 提取所述插值圖像中所有所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)，按照所述目標(biāo)圖像中所述第一目標(biāo)像 素點(diǎn)的排列規(guī)則，將所有所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)重新排列，組成參考圖像； 根據(jù)所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)在所述參考圖像中的位置坐標(biāo)W及所述第一函數(shù)關(guān)系式，確 定出下述關(guān)于所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值之間的第二 函數(shù)關(guān)系式； D(i,j)=(l-u)(l_v)*G(i,j)+u(l-v)*G(i,j+1)+(1-u)v*G(i+l,j)+uv*G(i+l,j+1); 根據(jù)所述第二函數(shù)關(guān)系式，確定出下述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式； 作-D(/'./) = (r + " - "V);乂'X'.,./) + " (1.' - 1) * G(/'./ 十 1)+ ("-叫 V * G(/ +1'./)-刖' * 例'.+ 1，'/+1) ' 其中，G(i，j)代表目標(biāo)圖像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;D(i，j)代表參考圖像中 第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i，j + 1)代表目標(biāo)圖像中第i行第j + 1列的像素點(diǎn)的灰度 值;G(i+l，j)代表目標(biāo)圖像中第i+1行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i+l，j+l)代表目標(biāo)圖像 中第i+1行第j+1列的像素點(diǎn)的灰度值;U代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng)的 第一目標(biāo)像素點(diǎn)的橫向距離;V代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo) 像素點(diǎn)的縱向距離。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式確 定圖像邊緣檢測(cè)算子的過(guò)程，具體包括： 將所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式變換為下述卷積形式的圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式；根據(jù)所述卷積形式的圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式確定出下述圖像邊緣檢測(cè)算子；其中，G(i，j)代表目標(biāo)圖像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;D(i，j)代表參考圖像中 第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i，j + 1)代表目標(biāo)圖像中第i行第j + 1列的像素點(diǎn)的灰度 值;G(i+l，j)代表目標(biāo)圖像中第i+1行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i+l，j+l)代表目標(biāo)圖像 中第i+1行第j+1列的像素點(diǎn)的灰度值;U代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng)的 第一目標(biāo)像素點(diǎn)的橫向距離;V代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo) 像素點(diǎn)的縱向距離。5. -種采用權(quán)利要求1至4任意一項(xiàng)所述的圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像 邊緣檢測(cè)的方法，其特征在于，包括： 根據(jù)針對(duì)待檢測(cè)圖像的預(yù)設(shè)插值倍率W及所述圖像邊緣檢測(cè)算子，確定針對(duì)所述待檢 測(cè)圖像的具體圖像邊緣檢測(cè)算子； 在獲得的待檢測(cè)圖像的最后一行像素點(diǎn)的下方增加一行像素點(diǎn)，在其最后一列像素點(diǎn) 的右側(cè)增加一列像素點(diǎn)，得到實(shí)際檢測(cè)圖像;增加的一行像素點(diǎn)通過(guò)復(fù)制待檢測(cè)圖像的倒 數(shù)第二行像素點(diǎn)獲得，增加的一列像素點(diǎn)通過(guò)復(fù)制待檢測(cè)圖像的倒數(shù)第二列像素點(diǎn)獲得； 采用所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)所述實(shí)際檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)，從而獲得所 述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)針對(duì)待檢測(cè)圖像的預(yù)設(shè)插值倍率 W及所述圖像邊緣檢測(cè)算子，確定針對(duì)所述待檢測(cè)圖像的具體圖像邊緣檢測(cè)算子的過(guò)程， 具體包括： 獲取針對(duì)待檢測(cè)圖像的預(yù)設(shè)插值倍率M; 根據(jù)所述預(yù)設(shè)插值倍率M，按照下述公式確定U和V的值；根據(jù)所述U和V的值W及所述圖像邊緣檢測(cè)算子，確定所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，所述采用所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)所 述實(shí)際檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像邊緣檢測(cè)，從而獲得所述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信 息的過(guò)程，具體包括： 獲取所述待檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述待檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)確定所述實(shí) 際檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)； 按照下述公式，采用所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子與所述實(shí)際檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)進(jìn) 行卷積，從而獲得所述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息； 島； 其中，D代表待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像中像素點(diǎn)的灰度值，1/代表所述實(shí)際檢測(cè)圖像 中2X2數(shù)據(jù)窗口的灰度值數(shù)據(jù)，A代表所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子，I · I表示絕對(duì)值運(yùn)算， J」表示向下取整。8. -種獲取圖像邊緣檢測(cè)算子的裝置，其特征在于，包括： 區(qū)域劃分模塊，用于在目標(biāo)圖像中，劃分出一個(gè)包括第一目標(biāo)像素點(diǎn)的四鄰域;所述第 一目標(biāo)像素點(diǎn)為所述四鄰域中行數(shù)索引和列數(shù)索引均最小的像素點(diǎn)； 插值處理模塊，用于對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理，任選一個(gè)插入所述四鄰域 中的像素點(diǎn)作為第二目標(biāo)像素點(diǎn)，建立所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)在所述 四鄰域中的位置關(guān)系； 第一確定模塊，用于根據(jù)所述位置關(guān)系W及雙線性插值公式，確定圖像邊緣檢測(cè)函數(shù) 關(guān)系式，所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式用于計(jì)算所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與所述第二 目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值的差值； 第二確定模塊，用于根據(jù)所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式確定圖像邊緣檢測(cè)算子。9. 根據(jù)權(quán)利要求8所述的裝置，其特征在于，所述插值處理模塊包括： 插值處理單元，用于W預(yù)設(shè)插值倍率，對(duì)所述目標(biāo)圖像進(jìn)行雙線性插值處理，獲得所述 目標(biāo)圖像的插值圖像； 像素點(diǎn)選取單元，用于在所述插值圖像中，選擇插入所述四鄰域中的第二目標(biāo)像素點(diǎn)， 所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)位于所述四鄰域中倒數(shù)第二行像素點(diǎn)和倒數(shù)第二列像素點(diǎn)相交的位 置。10. 根據(jù)權(quán)利要求9所述的裝置，其特征在于，所述第一確定模塊具體用于： 根據(jù)所述位置關(guān)系，W及雙線性插值公式，確定出下述關(guān)于所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰 度值與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值之間的第一函數(shù)關(guān)系式； D(u,v)=(l-u)(l-v)*G(i,j)+u(l-v)*G(i,j+1)+(l_u)v*G(i+l,j)+uv*G(i+l,j+1); 確定所述目標(biāo)圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)作為第一目標(biāo)像素點(diǎn)時(shí)，所述插值圖像中對(duì)應(yīng)的 第二目標(biāo)像素點(diǎn)； 提取所述插值圖像中所有所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)，按照所述目標(biāo)圖像中所述第一目標(biāo)像 素點(diǎn)的排列規(guī)則，將所有所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)重新排列，組成參考圖像； 根據(jù)所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)在所述參考圖像中的位置坐標(biāo)W及所述第一函數(shù)關(guān)系式，確 定出下述關(guān)于所述第一目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值與所述第二目標(biāo)像素點(diǎn)的灰度值之間的第二 函數(shù)關(guān)系式； D(i,j)=(l-u)(l_v)*G(i,j)+u(l-v)*G(i,j+1)+(1-u)v*G(i+l,j)+uv*G(i+l,j+1); 根據(jù)所述第二函數(shù)關(guān)系式，確定出下述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式； G'(/,'/) - Z)( /,./)二（Γ f - "V) * C(/·./) +。（ V -叫 * (7( /,./ + 1)+ (Η - i) V * C(/ +1, - "1 y C；(/> 1,/ + 1) ' 其中，G(i，j)代表目標(biāo)圖像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;D(i，j)代表參考圖像中 第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i，j + 1)代表目標(biāo)圖像中第i行第j + 1列的像素點(diǎn)的灰度 值;G(i+l，j)代表目標(biāo)圖像中第i+1行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i+l，j+l)代表目標(biāo)圖像 中第i+1行第j+1列的像素點(diǎn)的灰度值;u代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng)的 第一目標(biāo)像素點(diǎn)的橫向距離;V代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo) 像素點(diǎn)的縱向距離。11. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述第二確定模塊具體用于： 將所述圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式變換為下述卷積形式的圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式；根據(jù)所述卷積形式的圖像邊緣檢測(cè)函數(shù)關(guān)系式確定出下述圖像邊緣檢測(cè)算子；其中，G(i，j)代表目標(biāo)圖像中第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;D(i，j)代表參考圖像中 第i行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i，j+1)代表目標(biāo)圖像中第i行第j+1列的像素點(diǎn)的灰度 值;G(i+l，j)代表目標(biāo)圖像中第i+1行第j列的像素點(diǎn)的灰度值;G(i+l，j+l)代表目標(biāo)圖像 中第i+1行第j+1列的像素點(diǎn)的灰度值;U代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng)的 第一目標(biāo)像素點(diǎn)的橫向距離;V代表在插值圖像中，第二目標(biāo)像素點(diǎn)至與其對(duì)應(yīng)的第一目標(biāo) 像素點(diǎn)的縱向距離。12. -種采用權(quán)利要求1至4任意一項(xiàng)所述的圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)待檢測(cè)圖像進(jìn)行圖像 邊緣檢測(cè)的裝置，其特征在于，包括： 第Ξ確定模塊，用于根據(jù)針對(duì)待檢測(cè)圖像的預(yù)設(shè)插值倍率W及所述圖像邊緣檢測(cè)算 子，確定針對(duì)所述待檢測(cè)圖像的具體圖像邊緣檢測(cè)算子； 圖像處理模塊，用于在獲得的待檢測(cè)圖像的最后一行像素點(diǎn)的下方增加一行像素點(diǎn)， 在其最后一列像素點(diǎn)的右側(cè)增加一列像素點(diǎn)，得到實(shí)際檢測(cè)圖像;增加的一行像素點(diǎn)通過(guò) 復(fù)制待檢測(cè)圖像的倒數(shù)第二行像素點(diǎn)獲得，增加的一列像素點(diǎn)通過(guò)復(fù)制待檢測(cè)圖像的倒數(shù) 第二列像素點(diǎn)獲得； 圖像邊緣檢測(cè)模塊，用于采用所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子對(duì)所述實(shí)際檢測(cè)圖像進(jìn)行圖 像邊緣檢測(cè)，從而獲得所述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信息。13. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述第Ξ確定模塊具體用于： 獲取針對(duì)待檢測(cè)圖像的預(yù)設(shè)插值倍率M; 根據(jù)所述預(yù)設(shè)插值倍率M，按照下述公式確定U和V的值；根據(jù)所述U和V的值W及所述圖像邊緣檢測(cè)算子，確定所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子。14. 根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述圖像邊緣檢測(cè)模塊包括： 灰度值數(shù)據(jù)獲取單元，用于獲取所述待檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)，并根據(jù)所述待檢測(cè)圖 像的灰度值數(shù)據(jù)確定所述實(shí)際檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)； 圖像邊緣檢測(cè)單元，用于按照下述公式，采用所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子與所述實(shí)際 檢測(cè)圖像的灰度值數(shù)據(jù)進(jìn)行卷積，從而獲得所述待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像的灰度值信 息； 其中，D代表待檢測(cè)圖像的邊緣檢測(cè)圖像中像素點(diǎn)的灰度值，1/代表所述實(shí)際檢測(cè)圖像 中2X2數(shù)據(jù)窗口的灰度值數(shù)據(jù)，A代表所述具體圖像邊緣檢測(cè)算子，I · I表示絕對(duì)值運(yùn)算， _-」表示向下取整。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK106097306SQ201610373497
【公開(kāi)日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年5月31日
【發(fā)明人】楊藝, 郭慧, 謝森
【申請(qǐng)人】凌云光技術(shù)集團(tuán)有限責(zé)任公司