[发明专利]一种图像边缘检测精度评价方法

说明书

本发明公开了一种图像边缘检测精度评价方法，具体方案步骤如下：一、利用激光干涉仪记录平台位移量建立定标函数；二、利用量块图像中两条平行边缘的边缘检测误差关系，建立边缘检测误差函数；三、结合定标函数和边缘检测误差函数，建立量化边缘检测误差函数；四、拍摄步骤一、步骤二和步骤三所需图像；五、选择边缘检测算法对拍摄的图像进行边缘检测，将边缘检测误差由像素值量化为实际长度值。本发明避免了构建基准图像方法中不能真实反映成像特点的弊端，能够将边缘检测误差由像素值量化为实际长度值。

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，具体涉及一种图像边缘检测精度评价方法。

背景技术

边缘检测是视觉检测系统的基础，边缘提取的好坏直接影响图像特征及平面几何参数信息的获取。经典的边缘检测算法是考查图像像素邻域内灰度的变化，利用一阶导数的极大值或者二阶导数的过零点来检测边缘点，这些方法的定位精度在像素级。随着实际应用中对精度要求的提高，像素级的边缘检测算法无法满足工业需要，越来越多的研究人员致力于亚像素级边缘检测算法的研究。由于没有普适的边缘检测算法和固定的最优参数，待处理图像的边缘检测效果难以把握，若直接将检测到的边缘应用到后续处理中极有可能导致后续工作执行困难，以至于失败。因此有必要对边缘检测的结果进行评价，根据评价结果采取相应的措施和处理，以保证应用到其他过程中时边缘检测结果在可接受的范围内，从而进一步保证图像处理任务的正确执行。

边缘检测的评价是指对边缘检测结果或者边缘检测算法的评价。根据评价过程中是否有评价指标，将评价方法分为直观评价方法和数值评价方法。直观评价方法是将源图像、边缘检测的结果图像同时展示给评价者，让评价者自己做出判断。这种方法是非正式的，评价结果易受到评价者的经验、图像类型、个人喜恶等因素的影响，因此直观评价方法难以客观地评价边缘检测的结果，更为重要的是它不能应用到智能图像处理系统中。数值评价方法是用数值指标来描述边缘检测的结果，它便于对不同边缘检算法进行比较。根据获取评价指标的过程中是否需要边缘基准图可分为两类：一类是无基准图的评价方法，另一类是基于基准图的评价方法。无基准图的评价方法，通常以检测到的边缘属性或者以检测到的边缘和源图像间的关系作为评价指标，该方法不能保证检测到的边缘是真实边缘还是虚假边缘，不能准确评价边缘检测的精度。基于基准图的评价方法，通常是以检测的边缘与基准边缘的差异作为评价指标，然而，任何基于合成图像比较所得的结果都是有局限性的，因为基于合成图像的结论不能简单的外推到真实图像上。要量化边缘检测结果的精度，现阶段多采用基于基准图的评价方法。该方法存在不能真实反映相机成像特点、无法将边缘检测误差由像素值量化到实际长度值的弊端。

发明内容

本发明为克服上述方法的不足，提出一种图像边缘检测精度评价方法。利用激光干涉仪将图像边缘信息转化为长度量进行定标，确定物体实际尺寸与成像尺寸的对应关系；采用高精度量块一次成像时两条平行边缘的边缘检测误差方向相反的特性，分离出边缘检测误差，结合定标结果将边缘检测误差由像素值量化到实际长度值。

本发明具体步骤如下：

步骤一、利用激光干涉仪记录平台位移量建立定标函数。

在步骤一中，需要利用激光干涉仪将图像边缘信息、平台位移量用长度量表示。

1.1构建图像边缘的像素值函数：

l₁'和l₂'分别为两幅图像中量块右侧边缘与图像左边界距离的检测像素值；

l₁和l₂分别为两幅图像中量块右侧边缘与图像左边界距离的真实像素值；

Δ₁和Δ₂为图像边缘检测像素值误差；

1.2构建平台位移长度对应的真实像素值函数：