一種基於亮度特徵和輪廓完整性的輪廓提取方法

2023-05-13 01:29:31

一種基於亮度特徵和輪廓完整性的輪廓提取方法
【專利摘要】本發明公開了一種基於亮度特徵和輪廓完整性的輪廓提取方法，屬於計算機視覺和模式識別的交叉鄰域，意在從複雜的環境背景中將物體的輪廓完整的提取出來。本發明包括最大能量響應圖的求取步驟、亮度特徵調製的非經典感受野抑制步驟、物體輪廓的提取和基於概率模型的高低自適應閾值等後處理步驟、基於輪廓完整性的最近鄰朝向一致性連接斷裂輪廓的處理步驟。本發明利用Gabor濾波器模擬人類簡單細胞經典感受野的響應，得到最大的Gabor能量響應圖；利用圖像的亮度特徵抑制最大Gabor能量響應圖，剔除紋理等非目標輪廓；對得到的目標輪廓進行基於概率模型的高低自適應閾值等後處理步驟；基於輪廓完整性的最近鄰朝向一致性連接輪廓的斷裂點；可以很好的提取目標物的輪廓，處理後得到完整性連接的輪廓圖。
【專利說明】一種基於亮度特徵和輪廓完整性的輪廓提取方法

【技術領域】
[0001] 本發明屬於圖像處理、計算機視覺技術和模式識別的交叉領域，具體涉及到了一 種基於亮度特徵和輪廓完整性的輪廓提取方法。

【背景技術】
[0002] 輪廓檢測在計算機視覺中起到很重要的作用，然而自然圖像信息中含有大量的 噪聲和複雜背景等幹擾信息，主體的邊緣和輪廓往往淹沒於這些信息之中，故主體的輪廓 提取很複雜。傳統的邊緣檢測方法無法對目標輪廓與紋理邊緣信息進行區分，所以很難有 效檢測出物體的輪廓。人類視覺系統能夠很輕鬆地從自然圖像中檢測出目標物體的輪廓， 因此需要模擬人類視覺系統，建立類似人類視覺系統的計算機視覺系統，為研宄計算機視 覺技術提供了一種新思路。在輪廓檢測中引入視覺處理機制不僅可以有效的提高輪廓檢測 的效果，同時更符合人類視覺效果。
[0003] 國內外很早就發現了感受野對刺激的位置和朝向信息敏感，同時發現了非經典感 受野對經典感受野的外周圍區域有複雜的調製作用。現有的輪廓檢測算法大多數都是基於 這種調製作用檢測的，但是檢測出的輪廓仍然存在許多短的輪廓，同時提取出來的輪廓不 夠連續，存在許多的斷裂，導致輪廓的完整性遭到破壞，同時還需要設置許多的參數，運行 速度較慢。


【發明內容】

[0004] 本發明要解決的問題是克服現有的非經典感受野抑制輪廓檢測方法的缺陷。目前 已有的方法由於僅考慮到局部特徵，沒有考慮輪廓的閉合效應，導致提取出來的輪廓不夠 連續，存在許多的斷點。因此，本發明結合非經典感受野抑制特性提出了一種基於亮度特徵 和輪廓完整性的輪廓提取方法，可以有效的減少和消除紋理等輪廓，同時利用輪廓的完整 性等知識對輪廓的斷點進行連接，保證了輪廓的完整性。
[0005] 本發明提供了一種基於亮度特徵和輪廓完整性的輪廓提取方法，可以有效的提取 出物體目標的輪廓，該方法包括如下步驟：
[0006] (1)利用Gabor濾波器對圖像進行濾波來模擬簡單細胞的響應，結合9> = 〇和 0 = 兩種相位下的簡單細胞響應構成複雜細胞響應，計算不同尺度、不同朝向下的最大 的Gabor能量響應圖，同時計算得到最大Gabor能量響應圖所對應的朝向0。具體求取過程 包括如下子步驟：
[0007] (I.DGabor能量算子可以很好的模擬複雜細胞經典感受野的響應，因此本發明採 用Gabor能量算子實現經典感受野的響應。主要包括以下子步驟：
[0008] (1. 1. 1)為了提取輸入圖像中各個朝向的輪廓信息，我們需要一組不同朝向的 Gabor能量算子，即一組具有不同朝向選擇性的複雜細胞對圖像的響應，其中朝向選擇的公 式如下：
[0009]

【權利要求】
1. 一種基於亮度特徵和輪廓完整性的輪廓提取方法，其特徵在於，所述方法包括如下 步驟： (1) 利用Gabor濾波器對圖像進行濾波來模擬簡單細胞的響應，結合
兩種相位下的簡單細胞響應構成複雜細胞響應，計算不同尺度、不同朝向下的最大的Gabor能量響應圖，同時計算得到最大Gabor能量響應圖所對應的朝向0 ; (2) 計算得到輸入圖像的亮度特徵，用DOG函數確定非經典感受野的區域，同時將DOG 函數作為距離權重係數，利用經典感受野與非經典感受野的亮度特徵差異和距離權重係數 的卷積結果點乘最大能量響應圖和距離權重係數的卷積結果，最後得到對最大能量響應圖 的抑制值； (3) 利用經典感受野與非經典感受野的亮度特徵差異調製下的抑制值抑制最大能量響 應圖，得到物體的初步輪廓圖，結合相對抑制值，採用基於概率模型的自適應高低閾值，對 輪廓圖進行細化處理和剔除非輪廓點處理，得到物體的基本輪廓圖； (4) 將輪廓點聚集成輪廓鏈，分析輪廓鏈的特點，採用基於最近鄰朝向一致性的方法， 將輪廓鏈的斷點連接起來，從而保證輪廓的完整性。
2. 如權利要求1所述的方法，其特徵在於，所述步驟（1)中的Gabor濾波器具體為： 二維Gabor的函數表達式如下：
式中，I(X，y)為輸入圖像，g(x, y ;9，〇 )為模擬簡單細胞的感受野，e(x, y ;9，〇 )表 示具有最優朝向為0的簡單細胞經典感受野在位置點（x，y)處的響應，*表示卷積操作； 利用兩種具有典型相位選擇性的簡單細胞感受野的響應構成複雜細胞經典感受野的 響應，複雜細胞的經典感受野對於圖像的刺激響應表述為：

4. 如權利要求3所述的方法，其特徵在於，所述步驟（1)中計算不同尺度、不同朝向下 的最大的Gabor能量響應圖，同時計算得到最大Gabor能量響應圖所對應的朝向0,具體包 括： 計算不同尺度、不同朝向下的最大的Gabor能量響應圖，同時計算得到最大Gabor能量 響應圖所對應的朝向0,計算公式如下：
上式中，五為各個尺度、各個朝向下的最大能量響應圖，〇為最大能量響應圖對應 的朝向。
5. 如權利要求1至4任一項所述的方法，其特徵在於，所述步驟（2)中計算得到輸入圖 像的亮度特徵，具體包括： 計算輸入圖像的局部均值作為圖像的局部亮度特徵，即對於每一像素點，計算其鄰域 範圍內像素點的均值作為該點的亮度特徵，獲得亮度特徵圖像，計算公式如下：
式中L(x，y)為（X，y)處的平均亮度特徵，M為矩形領域S中的像素數量，S為（X，y)點 附近的鄰近點。
6. 如權利要求1至4任一項所述的方法，其特徵在於，所述步驟⑵中D0G函數，具體 為： D0G函數的表達形式如下：
式中，（^和〇 2為兩個高斯函數的標準差，〇 1反應經典感受野的大小，〇 2反應非經 典感受野的大小，J
7. 如權利要求6所述的方法，其特徵在於，所述步驟（2)中利用經典感受野與非經典感 受野的亮度特徵差異和距離權重係數的卷積結果點乘最大能量響應圖和距離權重係數的 卷積結果，最後得到基於亮度特徵調製下的最大能量響應圖的抑制值，具體包括： 根據無任何特徵調製下的最大能量響應圖的抑制值和經典感受野與非經典感受野的 亮度特徵差異調製下的抑制權重，得到基於亮度特徵調製下的最大能量響應圖的抑制值， 其計算公式如下：
其中經典感受野與非經典感受野的亮度特徵差異調製下的抑制權重的計算公式如 下：
其中：
內像素點的亮度特徵，F= |a-0 |表示中心像素點與非經典感受野內像素點的特徵差異， 〇表示為經典感受野中心像素點和非經典感受野內像素點的亮度特徵差異選取的標準差 參數；
8. 如權利要求1-7任一項所述的方法，其特徵在於，所述步驟（3)中利用經典感受野中 心像素點和非經典感受野內像素點的亮度特徵差異調製下的抑制值抑制最大能量響應圖， 得到物體的初步輪廓圖，具體包括： 物體的初步輪廓圖根據最大Gabor能量響應圖和抑制值求出，具體的公式如下：
式中，k代表全局抑制的強度係數。
9. 如權利要求8所述的方法，其特徵在於，所述步驟（3)中結合相對抑制值，採用基於 概率模型的自適應高低閾值，對輪廓圖進行細化處理和剔除非輪廓點處理，得到物體的基 本輪廓圖，具體包括： (3. 2. 1)採用非極大值抑制細化輪廓，只保留局部灰度變化極大的點，具體過程如下： 對con(x，y)中所有像素，考慮m*m大小窗口，沿著該點的最優朝向方向0(x，y)的垂直 方向進行8鄰域範圍內的雙線性插值，得到兩點（1'，7'），（？， 7")，如果（1，7)處的響 應同時大於（x'，y'），（x"，y")處的響應，則保留該點，否則置為〇; (3. 2. 2)對（3. 2. 1)得到的輪廓圖結果進行雙閾值處理，即選取一個高閾值ch和一個 低閾值q，具體的處理方法如下：
(3. 2. 3)利用相對抑制值剔除一些非輪廓點，採用基於概率模型的自適應高低閾值進 行判斷，判斷方法為：
(3. 2. 4)上述得到的coni(X，y)保留了最大能量圖抑制後輪廓圖，con2(x,y)為經相對 抑制值處理後輪廓圖，最後利用下式得到物體基本輪廓，其計算公式如下：
式中，運算符.*代表點乘運算。
10.如權利要求1至9任一項所述的方法，其特徵在於，所述步驟（4)中基於最近鄰一 致性連接斷裂輪廓，具體包括： (4. 1)對於最終輪廓con'（x，y)的輪廓像素點，找出像素為非0的點，記錄下輪廓像素 點的位置和該點的像素值，在輪廓像素點的m*m鄰域內搜索，看能否找到其他輪廓像素點， 如果存在輪廓點，將找到的輪廓像素點聚集成鏈； (4. 2)找到輪廓的斷裂點位置，即聚集成鏈後的輪廓圖中每條鏈的端點，找出距離每 個斷裂點最近的斷裂點，若距離小於預設距離d，再判斷這兩點的最優朝向，若最優朝向的 差異小於預設差異△，則將這兩個斷裂點連接，依次遍歷所有點，最後完成了全部的輪廓提 取。
【文檔編號】G06T7/00GK104484667SQ201410851659
【公開日】2015年4月1日 申請日期:2014年12月30日 優先權日:2014年12月30日
【發明者】鄒臘梅, 萬敏, 楊衛東, 金留嘉, 高亞紅, 鐘鳴, 曹治國 申請人:華中科技大學