專利名稱：一種基于傅里葉變換的圖像邊緣檢測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像及視頻數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域，特別涉及一種基于傅里葉變換的圖像邊緣檢測方法。
背景技術(shù)：
邊緣檢測是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中的基本問題，邊緣檢測的目的是標(biāo)識(shí)數(shù)字圖像中亮度變化明顯的點(diǎn)。圖像屬性中的顯著變化通常反映了屬性的重要事件和變化。這些包括1、深度上的不連續(xù)，2、表面方向不連續(xù)，3、物質(zhì)屬性變化，4、場景照明變化。邊緣檢測是圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺中，尤其是特征提取中的一個(gè)研究領(lǐng)域。圖像邊緣檢測大幅度地減少了數(shù)據(jù)量，并且剔除了可以認(rèn)為不相關(guān)的信息，保留了圖像重要的結(jié)構(gòu)屬性。有許多方法用于邊緣檢測，它們的絕大部分可以劃分為兩類基于搜索和基于零交叉?；谒阉鞯倪吘墮z測方法首先計(jì)算邊緣強(qiáng)度，通常用一階導(dǎo)數(shù)表示，例如梯度模。然后，用計(jì)算估計(jì)邊緣的局部方向，通常采用梯度的方向，并利用此方向找到局部梯度模的最大值?；诹憬徊娴姆椒ㄕ业接蓤D像得到的二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點(diǎn)來定位邊緣。通常用拉普拉斯算子或非線性微分方程的零交叉點(diǎn)。另外，濾波作為邊緣檢測的預(yù)處理通常是必要的，通常采用高斯濾波。

通常采用一些算子來實(shí)現(xiàn)邊緣檢測。常用的一階算子有Roberts Cross算子，Prewitt算子,Sobel算子,Canny算子,羅盤算子等；二階算子有Marr-HiIdreth,在梯度方向的二階導(dǎo)數(shù)過零點(diǎn)。目前，Canny算子(或者這個(gè)算子的變體)是最常用的邊緣檢測方法。在1986年，Canny創(chuàng)造性地提出了一種新的邊緣檢測方法，他研究了設(shè)計(jì)一個(gè)用于邊緣檢測最優(yōu)預(yù)平滑濾波器中的問題，后來他說明這個(gè)濾波器能夠很好地被一階高斯導(dǎo)數(shù)核優(yōu)化。另外Canny引入了非最大抑制概念，它是說邊緣定義為在梯度方向具有最大梯度值的點(diǎn)。目前通用的邊緣檢測方法都是一種局部的方法，存在兩個(gè)方面的缺陷。一、精度不高。由于只使用了少量的局部信息，這些信息并不能夠精確描述物體的邊緣變化特征，因此計(jì)算的精度有限。二、對噪聲敏感。隨機(jī)變化的噪聲可以直接影響基于算子的邊緣檢測效果。當(dāng)存在比較強(qiáng)的噪聲時(shí)，就基本不能探測各種尺度的邊緣。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有技術(shù)的上述缺陷，本發(fā)明提供了一種基于傅里葉變換的圖像邊緣檢測方法。本發(fā)明提出的基于傅里葉變換的圖像邊緣檢測方法包括步驟步驟100，獲得一幅黑白數(shù)字圖像I ;步驟200，對圖像I進(jìn)行高斯濾波，得到濾波后的圖像Is;步驟300，對Is作傅里葉變換，獲得其頻譜Fs;步驟400，將每個(gè)頻譜成份『(1^，kn)乘以一個(gè)相移因子
權(quán)利要求
1.一種基于傅里葉變換的圖像邊緣檢測方法，該方法包括步驟步驟100，獲得一幅黑白數(shù)字圖像I; 步驟200，對圖像I進(jìn)行高斯濾波，得到濾波后的圖像Is ； 步驟300，對Is作傅里葉變換，獲得其頻譜Fs ； 步驟400，將每個(gè)頻譜成份Fs(km，kn)乘以一個(gè)相移因子
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，其中步驟2進(jìn)一步包括 步驟201，設(shè)置高斯型濾波函數(shù)G ; 步驟202，將圖像I與高斯濾波函數(shù)G作卷積運(yùn)算，得到平滑后的圖像Is。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，高斯濾波函數(shù)為
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述黑白數(shù)字圖像從數(shù)碼設(shè)備直接獲取，或者是將彩色圖像轉(zhuǎn)化為黑白圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，步驟300進(jìn)一步包括按照以下方式來獲取頻譜
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于傅里葉變換的圖像邊緣檢測方法，該方法包括步驟步驟100，獲得一幅黑白數(shù)字圖像I；步驟200，對圖像I進(jìn)行高斯濾波，得到濾波后的圖像Is；步驟300，對Is作傅里葉變換，獲得其頻譜Fs；步驟400，將每個(gè)頻譜成份Fs(km，kn)乘以一個(gè)相移因子得到新的頻譜成份其中km＝0，1，...，M-1和kn＝0，1，...，N-1分別為X和Y方向的波數(shù)，x0，y0分別為在X和Y方向的偏移量；步驟500，對進(jìn)行傅里葉反變換，獲得偏移后的圖像Ib(m，n)，其中m＝1，2，...，M，n＝1，2，...，N，M和N為圖像在X和Y方向的像素?cái)?shù)目；步驟600，將偏移圖Ib逐像素減去原圖I，并計(jì)算其絕對值Ie(m，n)＝|Ib(m，n)-I(m，n)|，Ie即為所求的邊緣特征圖。應(yīng)用本發(fā)明的方法計(jì)算精度高、計(jì)算速度快且噪聲抑制能力強(qiáng)。
文檔編號(hào)G06T7/00GK103065297SQ20121055988
公開日2013年4月24日 申請日期2012年12月20日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月20日
發(fā)明者周建鋒, 蘇彥, 霍卓璽, 高揚(yáng), 馮真真, 張茂林 申請人:清華大學(xué)