[发明专利]获取图像轮廓线的方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种获取图像轮廓线的方法及装置。

背景技术

在图像处理技术中，通常需要通过边缘检测获取图像中的部分区域的轮廓线，用于区分该部分区域与整个图像。例如，可通过边缘检测获取人体区域在图像中的轮廓线，从而将人体区域从图像中抠取出来。

传统技术中，获取图像轮廓线的方法通常计算图像每个像素的梯度信息，然后将图像的梯度信息与阈值进行比较，获取梯度信息大于阈值的像素点作为边缘像素点，最后将获取到的边缘像素点连接起来形成图像的轮廓线。

然而，传统技术中通过像素的梯度信息和阈值获取图像轮廓线的方法，在阈值设置较小时，图像中的轮廓线较多，不利于划定区域范围；在阈值设置较大时，得到的轮廓线则会出现较大的空隙。因此，传统技术中获取图像轮廓线的方法在获取图像轮廓线的准确性上有明显不足。

发明内容

基于此，有必要提供一种能提高准确度的获取图像轮廓线的方法。

一种获取图像轮廓线的方法，包括：

获取图像，计算所述图像的梯度信息；

根据所述梯度信息计算所述图像的结构特征；

计算所述结构特征的特征向量；

提取所述特征向量的垂直分量，并根据所述特征向量的垂直分量提取所述图像的边缘像素点；

根据所述边缘像素点生成轮廓线。

此外，还有必要提供一种能提高准确度的获取图像轮廓线的装置。

一种获取图像轮廓线的装置，包括：

梯度信息获取模块，用于获取图像，计算所述图像的梯度信息；

结构特征获取模块，用于根据所述梯度信息计算所述图像的结构特征；

特征向量获取模块，用于计算所述结构特征的特征向量；

边缘像素点获取模块，用于提取所述特征向量的垂直分量，并根据所述特征向量的垂直分量提取所述图像的边缘像素点；

轮廓线生成模块，用于根据所述边缘像素点生成轮廓线。

上述获取图像轮廓线的方法和装置，先获取图像的梯度信息，再根据图像的梯度信息获取图像的结构特征，并进一步地计算了图像的结构特征的特征向量，然后根据所述特征向量的垂直分量提取图像的边缘像素点。使得提取到的边缘像素点相对于传统技术中通过阈值获取轮廓线上的边缘像素点之间的空隙更小，从而提高了获取到的图像轮廓线的准确度。

附图说明

图1为一个实施例中获取图像轮廓线的方法的流程图；

图2为一个实施例中获取图像轮廓线的装置的结构示意图；

图3为另一个实施例中获取图像轮廓线的装置的结构示意图。

具体实施方式

在一个实施例中，如图1所示，一种获取图像轮廓线的方法，包括：

步骤S102，获取图像，计算图像的梯度信息。

在一个实施例中，可通过索贝尔算子（Sobel operator）计算图像的梯度信息。

索贝尔算子包含两组3x3的矩阵，分别为x-方向差分矩阵及y-方向差分矩阵。可将索贝尔算子与获取到的图像作平面卷积，即可分别得出x-方向及y-方向的梯度信息。可通过如下公式：