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1、第2 7 卷第3 期 2 0 0 6 年3 月 纺织学报 J o u r n a lo fT e x t i l eR e s e a r c h V 0 1 2 7 N o 3 M a r 2 0 0 6 文章编号:0 2 5 3 9 7 2 1 ( 2 0 0 6 ) 0 3 0 0 4 3 。0 4 基于算子的人体数字图像边缘检测算法 李晓久1 ,赵静秒2 ,王玉秀1 ( 1 天津工业大学,天津3 0 0 1 6 0 ;2 中原工学院,河南郑州4 5 0 0 0 7 ) 摘 要研究数字图像边缘检测的原理以及三大类基于算子的边缘检测算法,并将其应用到二维非接触式测量系 统的图像边缘提取过程
2、。通过对各算子的实际应用效果分析,S o b e l 与S m o o t h e d 边缘算子的图像增强效果较好,可 有效排除噪声干扰,且轮廓线清晰,有利于轮廓跟踪、修补,从而使系统获取到连续清晰的人体边缘曲线。 关键词人体数字图像;边缘检测;算子;卷积 中图分类号:T S 9 4 1 2文献标识码:A A p p l i c a t i o no fe d g ed e t e c t i o nm e t h o d sb a s e do no p e r a t o r s t ot h ea n a l y s i so fb o d yd i g i t a li m a g e
3、 s L IX i a o j i u l ,Z H A OJ i n g m i a 0 2 ,W A N GY u x i u l ( 1 T i a n j i nP o l y t e c h n i cU n i v e r s i t y ,T i a n j i n 3 0 0 1 6 0 ,C h i n a ; 2 Z h o n g y u a nI n s t i t u t eo fT e c h n o l o g y ,Z h e n g z h o u ,H e n a n4 5 0 0 0 7 ,C h i n a ) A b s t r a c t T h i
4、 sp a p e rd i s c u s s e dt h ep r i n c i p l eo fe d g ed e t e c t i o nf o rd i g i t a l i m a g ea n dt h ea l g o r i t h mb a s e don t h ee d g ed e t e c t i v eo p e r a t o r s T h ed e t e c t i v em e t h o d sh a v eb e e nu s e di n2 Du n t o u c h e db o d ym e a s u r e m e n ts
5、y s t e m f o re d g ed e t e c t i o no fd i s t a lb o d yi m a g e s T h er e s u l t o fe x p e r i m e n t ss h o w st h a tS o b e la n dS m o o t h e do p e r a t o r s h a v eg o o de f f e c t so ni m a g ee n h a n c e m e n t ,s u p p r e s s i n gt h en o i s ea n dp r o v i d i n gc l e
6、 a r c u tp r o f i l el i n e s T h e ycan b eu s e de f f e c t i v e l yf o rb o d yc o n t o u rd e t e c t i o n K e yw o r d sb o d yd i g i t a li m a g e ;e d g ed e t e c t i o n ;o p e r a t o r ;c o n v o l u t i o n 随着服装C A D C A M 技术的发展,人体测量作 为服装设计和服装生产中十分重要的基础性工作已 经由简单的人工接触式逐步转变为非接触式自动
7、测 量。而二维非接触测量以其成本低廉、操作简便等 特点成为非接触测量的重要分支。二维非接触式人 体测量系统常采用C C D 摄像机拍摄人体的正、侧面 数字图像,从中提取有效的尺寸信息,完成人体各部 尺寸的测量一。而如何从图像中准确获得人体边 缘信息是二维非接触测量系统的技术关键。 数字图像边缘检测原理 数字图像在计算机中表示成一个被采用等距离 矩形网格采样,对幅度进行等间隔量化的二维整数 矩阵,即每个像素具有位置( 采样点的行列值) 和灰 度2 个属性4 。,对于彩色数字图像则每个灰度包含 红、绿、蓝3 个灰度值。 图像边缘检测是对这些图像生成的数字矩阵进 行逐个检测,先检测每个像素和其直接邻
8、域的状态, 以决定该像素是否处于一个物体的边界上,具有所 需特性的像素被标记为边缘点,当图像中每个像素 的灰度级用来反映该像素符合边缘像素的程度时, 这种图像被称为边缘图像或边缘图,也可以用仅表 示边缘点的位置而没有强弱程度的二值图像来表 示。如果一个像素落在图像中某个物体的边界上, 其邻域将成为一个灰度级变化带5 。图1 为人体数 字图像的双峰直方图。如图1 所示,5 0 1 0 0 为物体 与背景的灰度变化带。对这种变化最有用的2 个特 征是灰度的变化率和方向,分别以梯度向量的幅度 和方向来表示。 收稿日期:2 0 0 5 0 6 0 2修回日期:2 0 0 5 0 9 2 8 作者简介:
9、李晓久( 1 9 5 6 一) ,男,教授。主要研究领域为数字化服装技术。 万方数据 PDF Watermark Remover DEMO : Purchase from www.PDFWatermarkR to remove the watermark 【4 4 】纺织学报第2 7 卷 番L 一, 0 5 0 1 0 0 1 5 0 2 0 0 2 5 0 灰度值 图1 人体数字图像的双峰直方图 2 数字图像边缘检测算法 边缘检测算子检查每个像素的邻域并对灰度变 化率进行量化,通常也包括方向的确定。主要可以 分成三大类,其中大多数是基于方向导数掩模求卷 积的方法。卷积是一种将2 个函数组合生
10、成第3 个 函数的算法。在微分算法中常使用NXN 的像 素块,3 3 的像素块为 厂( i 一1 ,J 一1 )f ( i ,J 一1 )f ( i + 1 ,一1 ) ,( i l ,J )f ( i ,J )( i + 1 ,J ) f ( i 一1 ,+ 1 )f ( i ,J + 1 )f ( i + 1 ,j + 1 ) 2 1 梯度计算法 R o b e r t s 边缘算子。是一种利用局部差分算子寻 找边缘的算子,是典型的梯度计算法。为了简化计 算经常使用梯度的简便计算方法用差分来近似 微分,可以看成是2 2 算子,如式( 1 ) : g ( i ,) = If ( i ,歹)
11、一f ( i + 1 ,+ 1 ) I + f ( i + 1 ,歹) 一f ( i ,J + 1 ) l ( 1 ) 2 2 根据最佳适配的边缘检测 先假定准备检测边缘的理想模型,再求出与给 定图像局部区域内的灰度变化图案最吻合的边缘模 型的参数。输出的值由在最佳边缘模型里的灰度差 进行计算。 2 2 1 R o b i n s o n ( 包含S o b e l ) 边缘算子 下面所示的为2 个卷积核形成了S o b e l 边缘 算子4 。 匿匪 ( a ) o 。( b ) 2 7 0 。 每个点都用这2 个核做卷积,一个核对通常的 垂直边缘响应最大,而另一个对水平边缘响应最大。 2
12、个卷积的最大值作为该点的输出值。运算结果是 一幅边缘幅度图像,对上下左右的像素赋予比对角 线上大的权重可以有效地抑制噪声。 R o b i n s o n 算子是个样板算子,是S o b e l 边缘算 子的扩展,由8 个样板组成,8 个卷积核形成了 R o b i n s o n 算子。图像中的每个点都有8 个掩模对某 个特定方向边缘做出最大响应,可以将所有8 个方 向中的最大值作为边缘幅度图像的输出。最大响应 掩模的序号构成了对边缘方向的编码。也可结合系 统需要灵活组织样板。其它6 个方向的样板如下 所示。 匪雕胛 ( a ) 9 0 0( c ) 4 5 。 雕孵胛 ( e ) 2 2
13、5 0 2 2 2 P r e w i t t ( 包含S m o o t h e d ) 边缘算子 为了强有力地抑制噪声,P r e w i t t 边缘算子计算 所要处理像素的邻域区域内灰度的“和”及平均值的 “差”。它也可以扩展成0 0 、4 5 0 、9 0 。、1 3 5 0 、1 8 0 0 、2 2 5 0 、 2 7 0 。、3 1 5 。这8 个方向,这里不做赘述。称其0 0 和9 0 。 的样板算子为S m o o t h e d 算子,如下所示H 1 。在程序 设计中,依次用样板去检测图像,与被检测区域最为 相似的样板给出最大值,并用该最大值作为算子的 输出值。 陌匪 (
14、 a ) O o( b ) 2 7 0 0 2 2 3K i r s c h 边缘算子 8 个卷积组成了K i r s c h 边缘算子。4 。,图像中的 每个点都有8 个掩模对某个特定方向边缘做出最大 响应,可以将所有8 个方向中的最大值作为边缘幅 度图像的输出。最大响应掩模的序号构成了对边缘 方向的编码,也可结合系统需要灵活组织样板。样 板如下所示。 万方数据 PDF Watermark Remover DEMO : Purchase from www.PDFWatermarkR to remove the watermark 第3 期李晓久等:基于算子的人体数字图像边缘检测算法【4 5
15、】 离髋醑罔 ( a ) o o( b ) 9 0 。( c ) 1 8 0 。( d ) 2 7 0 0 昆照照藤 2 2 4 右下边缘抽出算子 右下边缘抽出算子只对像素块的4 个位置进行 加权对比,应用较简单,如下所示。 2 3 拉普拉斯算子 拉普拉斯算子是对二维函数进行运算的二阶导 ( a ) R o b e r t s 算子 ( d ) K i t s c h 算子 数标量算子,定义为 :3 2 1 2 V 于( i ,) = 南( i ,J ) + 南( i ,) ( 2 ) “x “Y 和以上的梯度算子不同,它不依赖于边缘方向, 在拉普拉斯算子中,边缘的两侧分别产生正和负的 尖峰,
16、为了求出边缘的位置,可以寻找在正负2 个尖 峰的中间拉普拉斯算子为零的位置。通常以数字化 方式用如下的卷积和之一来实现。 藤匿 3 各种边缘检测算法的应用及分析 图2 所示的为各种算子对人体数字图像的处理 结果对比。边缘检测算子产生的边缘图像看起来很 相似,但处理效果有明显的区别。 ( b ) S o b e f 算子( c ) S m o o t h e d 算子 ( e ) 右下边缘抽出算子( D 拉普拉斯算子( 8 邻域) 图2 各种算子对人体数字图像的处理结果对比 万方数据 PDF Watermark Remover DEMO : Purchase from www.PDFWaterm
17、arkR to remove the watermark 【4 6 】纺织学报第2 7 卷 1 ) 从图2 看出,S m o o t h e d 算子和S o b e l 算子的处 理效果较好,轮廓线清晰,各类噪声较少,有利于进 一步的轮廓跟踪与修补。在系统的实际使用过程 中,经该算子增强处理的图像可实现关键部位的自 动识别定位,由轮廓线的模糊变形引起的测量误差 可在实际应用中尽量消除。 2 ) R o b e r t s 算子是2 2 算子,对具有陡峭的低噪 声图像响应最好。其余的都是3x3 算子,对灰度渐 变和噪声较多的图像处理较好。 3 ) 由于拉普拉斯算子是一个二阶导数,传递函 数在频
18、域空间的原点为零,一个经拉普拉斯滤波过 的图像具有零平均灰度。它对噪声的作用比梯度 弱,对细线和孤立点的作用比边缘强。对于一般 C C D 拍摄的人体图像而言,不存在陡峭的边缘,显然 处理效果较差。 4 ) 使用2 个掩模板组成边缘检测器时,通常取 较大的幅度作为输出值,使其对边缘走向较为敏感。 取其平方和的开方可获得性能更一致的全方位响 应,这与真实的梯度值更接近。如果边缘很明显,而 且噪声极低,可将边缘图像二值化,并将其细化为单 像素宽的闭合连通边界图。F Z X 3 参考文献: 李晓久,王玉秀二维非接触式人体测量系统中臀围 的计算 J 纺织学报,2 0 0 4 ,2 5 ( 2 ) :9
19、 8 1 0 0 甘应进,陈东生,孟爽,等非接触式三维人体计测现 状 J 纺织学报,2 0 0 5 ,2 6 ( 3 ) :1 4 5 1 4 6 ,1 6 1 李勇,付小莉,尚会超,等三维人体测量方法的研究 J 纺织学报,2 0 0 1 ,2 2 ( 4 ) :2 6 1 2 6 3 K e n n e t hRC a s t l e m a n 数字图像处理 M 朱志刚,等 译北京:电子工业出版社,2 0 0 2 张少军利用数字图像处理技术测量几何尺寸 J 北 京科技大学学报,2 0 0 2 ,( 6 ) :2 8 4 2 8 7 容观澳计算机图像处理 M 北京:清华大学出版 社,2 0 0 0 李兰友V i s u a lB a s i c6 图像处理开发与实例 M 北 京:电子工业出版社,2 0 0 0 1Jj 1i 1 2 3 4 5 6 7 rrrl 万方数据 PDF Watermark Remover DEMO : Purchase from www.PDFWatermarkR to remove the watermark
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