[发明专利]图像边缘检测方法、装置及设备

权利要求书

1.一种图像边缘检测方法，其特征在于，包括：

获取待检测图像；

采用方向梯度滤波器，对所述待检测图像进行去噪处理，得到去噪处理后的图像；

针对去噪处理后的图像中的每个像素点，计算该像素点的梯度幅值和梯度方向；计算在该像素点的梯度方向上与该像素点相邻的两个像素点的梯度幅值，若该像素点的梯度幅值大于所述相邻的两个像素点的梯度幅值，则确定该像素点为疑似边缘点，否则确定该像素点为非边缘点；

根据预设处理规则和最大类间方差法，对所述去噪处理后的图像中的疑似边缘点和非边缘点进行处理，以得到检测结果图像。

2.如权利要求1所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述采用方向梯度滤波器，对所述待检测图像进行去噪处理，得到去噪处理后的图像，包括：

针对所述待检测图像中的每个像素点，以该像素点为中心，计算该像素点的邻域内的各方向梯度值；若该像素点的邻域内的各方向梯度值与预设梯度阈值满足判断条件，则确定该像素点为噪声点，否则确定该像素点为非噪声点；

针对所述待检测图像中的每个噪声点，根据该噪声点的邻域内的像素点的灰度值，更新该噪声点的灰度值。

3.如权利要求2所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述以该像素点为中心，计算该像素点的邻域内的各方向梯度值，包括：

获取该像素点的邻域内的各方向上的方向梯度算子模板；

基于各方向上的方向梯度算子模板，计算该像素点的邻域内的各方向梯度值。

4.如权利要求2所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述根据该噪声点的邻域内的像素点的灰度值，更新该噪声点的灰度值，包括：

计算该像素点的邻域内的像素点的灰度值的均值，得到该像素点的有效灰度值；

所述方法还包括：

保留所述待检测图像中的每个非噪声点。

5.如权利要求1所述的图像边缘检测方法，其特征在于，计算该像素点的梯度幅值和梯度方向，包括：

以该像素点为中心，根据第一公式计算该像素点的邻域所在平面内水平方向与垂直方向的梯度幅值；根据第二公式计算该像素点的邻域所在平面内水平方向与垂直方向的梯度方向；

所述第一公式为：

其中，d(x，y)为该像素点的梯度幅值，f_x(x，y)为该像素点的水平方向灰度值，f_y(x，y)为该像素点的垂直方向灰度值；

所述第二公式为：

其中，θ(x，y)为该像素点的梯度方向，f_x(x，y)为所述像素点水平方向灰度值，f_y(x，y)为所述像素点垂直方向灰度值。

6.如权利要求1-5任一项所述的图像边缘检测方法，其特征在于，所述根据预设处理规则和最大类间方差法，对所述去噪处理后的图像中的疑似边缘点和非边缘点进行处理，以得到检测结果图像，包括：

基于最大类间方差算法，确定所述去噪处理后的图像的最大类间方差；

将所述最大类间方差作为高阈值，将所述高阈值的二分之一作为低阈值；

将所述去噪处理后的图像中梯度幅值小于所述低阈值的疑似边缘点，确定为非边缘点；

将所述去噪处理后的图像中梯度幅值大于所述低阈值，且小于所述高阈值的疑似边缘点，确定为弱边缘点；

连接所述弱边缘点，且删除所述非边缘点，得到所述检测结果图像。