[发明专利]基于directionlet变换的彩色图像边缘检测方法

说明书

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，涉及一种基于directionlet变换的彩色图像边缘检测方法。该方法可用于开展森林资源调查、医学影像、天文学影像等领域的数字图像预处理

背景技术

边缘是图像中灰度级或结构等信息或多或少存在突变的地方，是一个区域的结束，也是另一个区域的开始。边缘在传递图像大量信息的同时也能勾勒出物体的基本轮廓，所以边缘检测对计算机视觉系统来说是非常重要的，它在图像分割、模式识别、计算机视觉等方面具有很重要的作用。传统的边缘检测技术，如：小波模极大值法、微分算子法、数学形态学法，都是基于灰度图像来进行的。但是彩色图像提供了比灰度图像更多丰富的信息，在彩色图像中大约有90％的边缘与灰度图像中的边缘相同。因此，彩色图像边缘检测显得尤为重要。

目前，大部分彩色图像边缘检测方法都是在RGB空间实现的，即先对R、G、B 3个分量分别采用灰度图像边缘检测方法，然后用一定的逻辑算法将3个分量的边缘结合起来，得到彩色图像的边缘。但由于R、G、B三个分量的相关性很强，例如当光线发生变化时，三个分量将同时发生变化。因此，检测结果与转换为灰度图像后的检测结果变化不大，均会丢失部分彩色边缘信息。在RGB空间中，另一类比较成熟的方法是矢量空间法，其主要思想是把图像中的每一个像素都看成是RGB空间中的一个三维矢量，这样整幅彩色图像就可以看作是一个二维三分量的矢量场。RGB空间的主要缺点是其不均匀性和不直观性，即两个颜色点之间的距离不等于两个颜色之间的颜色感知差异，我们不能直接从RGB数值中估计出颜色的色度、饱和度和亮度等感知属性。而且，传统的边缘检测方法，如小波模极大值法及数学形态学法，由于滤波方向的限制，在RGB空间中，并不能很好地捕捉方向边缘信息。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术中的不足，提出一种基于directionlet变换的彩色图像边缘检测方法，以提高彩色图像的彩色边缘及方向边缘检测精度。

实现本发明目的的技术方案是：将RGB彩色图像转换到HSI空间；消除其H分量的2π特性影响；对H分量的两个正交分量及饱和度S分量、亮度I分量分别进行directionlet变换提取边缘；通过对两个正交分量边缘求绝对值和，得到色度H分量边缘；再将HSI三分量的边缘进行合获取最终边缘。具体步骤包括如下：

(1)输入一幅RGB彩色图像，并转换至HSI空间，得到色度H、饱和度S、亮度I三分量：

饱和度：S=1-3min(R,G,B)R+G+B,]]>

亮度：I=13(R+G+B),]]>

色度：H=θG≥B2π-θG≤B,]]>