[发明专利]一种亚像素边缘检测方法在审
| 申请号： | 201810428425.0 | 申请日： | 2018-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN108648205A | 公开（公告）日： | 2018-10-12 |
| 发明（设计）人： | 彭绍湖;苏伟强;刘长红;胡晓 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06T7/13 | 分类号： | G06T7/13 |
| 代理公司： | 北京市盈科律师事务所 11344 | 代理人： | 江锦利 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 亚像素边缘检测 边缘点 原始灰度图像 复杂边缘 像素级 亚像素 定位能力 亚像素级 插值法 邻域 索引 检测 | ||
1.一种亚像素边缘检测方法，其特征在于，包括：
获取原始灰度图像，并获取所述原始灰度图像的像素级粗边缘；
索引到所述像素级粗边缘的边缘点，并沿着梯度方向采用插值法扩展边缘；
对扩展后的边缘点进行亚像素检测，获得边缘的亚像素位置。
2.根据权利要求1所述的亚像素边缘检测方法，其特征在于，采用Canny边缘检测方法获取所述原始灰度图像的像素级粗边缘。
3.根据权利要求1所述的亚像素边缘检测方法，其特征在于，沿着梯度方向采用插值法扩展边缘，包括：
定位到边缘点N×N像素邻域，其中N为大于或等于1的整数；
计算所述像素邻域中心边缘点的梯度方向，并采用双线性插值法沿着边缘点的梯度方向对所述像素邻域进行插值。
4.根据权利要求3所述的亚像素边缘检测方法，其特征在于，所述边缘点的梯度方向为Soble算子检测的梯度向量的方向；双向性插值的方向为水平方向和垂直方向的矢量和。
5.根据权利要求4所述的亚像素边缘检测方法，其特征在于，所述水平方向的矢量和垂直方向的矢量的比值为所述边缘点梯度方向的正切值。
6.根据权利要求5所述的亚像素边缘检测方法，其特征在于，对扩展后的边缘点进行亚像素检测，获得边缘的亚像素位置，包括：
采用Zernike多项式模板计算扩展后的边缘点的位置参数；
进行边缘参数尺度的恢复。
7.根据权利要求6所述的亚像素边缘检测方法，其特征在于，所述Zernike多项式模板为计算图像Zernike矩的图像卷积模板，所述边缘参数尺度的恢复为使用Zernike单位圆模板计算后的基于模板效应的参数尺度恢复。
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