陈小卫,徐朝辉,郭海涛,张保明

1.信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州 450052;2.河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室,河南郑州 450052

利用极值梯度的通用亚像素边缘检测方法

陈小卫1,徐朝辉2,郭海涛1,张保明1

1.信息工程大学地理空间信息学院,河南郑州 450052;2.河南工业大学粮食信息处理与控制教育部重点实验室,河南郑州 450052

针对传统边缘检测方法存在的通用性较差、精度不高等问题,提出一种利用极值梯度的通用亚像素边缘检测方法。该方法将极值梯度分解为正梯度和负梯度,并在8个方向上进行判断与求解,然后得到由局部灰度增加最大和减小最大的两类像点共同组成的初始边缘,最后根据初始边缘的特点,分别建立不同类型边缘的亚像素定位拟合模型。为验证该方法的性能,分别利用模拟影像和实际影像与传统方法进行对比试验。试验结果表明该方法对不同类型的边缘都能较好地检测,并且对包括角点在内的边缘有更高的定位精度。

边缘检测;极值梯度;亚像素边缘;边缘定位

1 引 言

作为图像最基本的特征,边缘有较强的稳定性,并且包含了目标的诸多有用信息,可以为目标的描述与识别以及图像的解译提供有价值的重要参数信息。因此,边缘检测是遥感影像分割、目标识别及地物提取等领域的核心技术,但也一直是计算机视觉、数字摄影测量等领域的难点之一[1]。在诸多经典梯度算子的基础上,基于信号处理[1-3]、人工智能[4]、分形[5]及形态学[6]等理论的新方法不断涌现。……