基于海森矩阵的亚像素图像边缘特征提取

合集下载

亚像素边缘提取算法

亚像素边缘提取算法随着计算机视觉技术的不断发展，边缘提取算法一直是计算机视觉领域中的一个重要问题。

在图像处理中，边缘是指图像中颜色、亮度、纹理等特征发生突变的区域。

边缘提取算法能够将图像中的边缘区域提取出来，是许多计算机视觉应用的基础。

在传统的边缘提取算法中，常用的方法是Sobel算子、Prewitt 算子、Canny算子等。

这些算法能够有效地提取图像中的边缘信息，但是它们存在一些问题。

例如，它们只能提取出粗略的边缘信息，无法提取出亚像素级别的边缘信息。

因此，在实际应用中，这些算法往往无法满足需求。

为了解决这个问题，研究人员提出了亚像素边缘提取算法。

亚像素边缘提取算法是一种能够提取出亚像素级别的边缘信息的算法。

它能够将图像中的边缘区域提取出来，并且能够提供更加精细的边缘信息，从而能够满足更多的应用需求。

亚像素边缘提取算法的基本思想是基于图像灰度值的变化率进行边缘提取。

它通过对图像中像素的灰度值进行差分计算，来得到图像中的边缘信息。

在差分计算的过程中，亚像素边缘提取算法采用了更加精细的计算方法，从而能够提取出亚像素级别的边缘信息。

亚像素边缘提取算法的具体实现方法有很多种，其中比较常用的方法是基于插值的方法。

在这种方法中，亚像素边缘提取算法会对图像中的像素进行插值处理，从而能够得到更加精确的灰度值。

这样，就能够提取出亚像素级别的边缘信息。

除了基于插值的方法外，亚像素边缘提取算法还有其他的实现方法。

例如，基于模板匹配的方法、基于概率模型的方法等。

不同的实现方法有着不同的优缺点，需要根据实际应用需求进行选择。

在实际应用中，亚像素边缘提取算法被广泛应用于计算机视觉领域中。

例如，在图像匹配中，亚像素边缘提取算法能够提供更加精确的匹配结果；在目标跟踪中，亚像素边缘提取算法能够提取出目标边缘信息，从而实现目标跟踪。

此外，亚像素边缘提取算法还可以应用于图像分割、三维重建、图像识别等领域。

总之，亚像素边缘提取算法是计算机视觉领域中的一个重要问题。

图像亚像素边缘检测的新方法

０引言
边缘检测运算本质上是在图像强度级中检测重要局部变化的运算，可通过图像梯度来检测强度级的变化。在数字图像处理中，边缘检测技术
幅图像中的小物体，Ｚｒｉｅ是不适合的。Ｓｅｇｅｎｋ矩ｈｎ
Ｓｂｌ子，Ｐｅｔ算子，Ｋｉｈ算子，Ｃｎｙ算ｏ算ｅｒｗｉｔｒｓｃａｎ子 ¨ 】有时用这些算法得到的准确性不高，为嵋。但
了解决这一问题，提出了不同的亚像素边缘检测
法。例如，ＪｎＷｅ二人等采用Ｃａｎｕ— ｉｎｙ算子得到小波边缘滤波器，使在不同范围的图像边缘点被准确地检测出来；杰森等人利用非线性插值法进行亚像素边缘检测，这种方法基于强调边缘检测
Байду номын сангаас
关键词：图像；亚像素；边缘检测；正交傅里叶一梅林矩；ＳＭ法；ＺＭ法ＧＯ中图分类号：Ｔ３１４Ｐ９．１文献标识码：Ｂ文章编号：１０－０（０２１下）０４ —０８１４２１）（－０５３０３
Ｏｉ１．９￣ｉｓｎ１０－０．０．（）１ｏ：３６ｆ．ｓ．０９１４２１１下．５０／１３２
务ｌｌ地Ｉ５秒
图像亚像素边缘检测的新方法
Ａｎｅｗｅｔｍｈｏｄａｂｏｕｔｉａｇｅｓａｎｄｓｍｕｂ－ｘｅＩｅｄｇｅｄｅｔｐｉｅｃｔｏｎｉ

基于主轴分析和EDISON—Zernike矩的彩色图像亚像素边缘检测

关键词：主轴分析法；彩色罔像亚像素边缘检测；ｅｉ矩Ｚｒｋｎｅ
中图分类号：Ｐ９．１Ｔ３１４文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：２．０５０６４
Ｓｂ－ｉｅｄｇｔｃｉｎｏｏｏｍａｅｂａｅｎｐｉｃｐｌａｉｕｐｘｌｅｅｄｅｅｔｏｆｃｌｒｉｇｓｄｏｒｎｉａｘｓ
像素边缘检测算法。首先获取影像二维空间中的主轴，三然后利用嵌入置信度的边缘检测算子快速检测出所有口能的边缘点，『再利用Ｚｒｉｅｅｋ矩算子以亚像素精度重新定位边缘。文验表明本文算法优于其它的边缘检测算子，ｎ充分利用了图像的彩色信息，
定位精度能够达到０１像素，且该方法还具有良好的抗噪声十扰性和处理效率。．３个并
ａａｙｉｎｎｌｓｓａｄＥＤＩＯＮ－ｒｉｅｍｏｅｔＳＺｅｎｋｍｎ
ＸｕＳｅｇｕｉｉｉｇｈｎｈａ，ＬｕＪｎ，ＷａｇＹｏｇ，ＨｕＭｉｇｕｎｐｎｎｎｙａ
（ｅａｃｅｔｏｅｍｎＧＳＣｉｅｃｄｎｕ，ｉｎｐｉ，ｅｉ００９Ｃｉ，ＲｓｒＣｎｅｏＧｖｒｅｔＩ，ｈ￣ｓＡａｅｔｏＳｎｙｎａｄＭａｐｎＢｉｇ１０３，ｈｎｅｈｒｆｎｙｆｅｇｇｊｎａ；
ｍｎｓｈｗｔａｔｅｐｏｏｅｅｏｌｔｉｓｈｏｒｅｔｅｏｔｅｉｇ；ｈｃｕａｙｆｈｅｏｕｅｅｔｓｏｔｈｒｐｓｄｍｔｄｆｌｕｉｚｅｌａｒｆｈｅｔｅａｃｒｃｅｍｔｄｉｓｐ— ｈｈｕｙｌｅｔｃｏｆｕｍａｏｔｈｓ

一种基于Hessian矩阵的视网膜图像血管提取方法

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910832201.0(22)申请日 2019.09.04(71)申请人中国人民解放军63677部队地址 841700 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市第21信箱(72)发明人任清宇　曹一文　高玥　廖道毅　宋伟　(74)专利代理机构上海旭诚知识产权代理有限公司 31220代理人郑立(51)Int.Cl.G06T 5/00(2006.01)G06T 7/00(2017.01)(54)发明名称一种基于Hessian矩阵的视网膜图像血管提取方法(57)摘要本发明公开了一种基于Hessian矩阵的视网膜图像血管提取方法，涉及图像处理领域，首先获取视网膜G通道图像；然后对获得的图像用滤波器进行三次Hessian矩阵处理；再对获得的图像进行二值化处理；之后对获得的图像使用闭运算对图像进行修补；最后将获得的图像使用连通域去噪消除因多次Hessian矩阵得到增强的噪声。

本发明以opencv为平台进行程序编写，结合Hessian矩阵的相关知识，完成了对视网膜图像中血管的提取，并提出了“三次Hessian矩阵处理+连通域去噪”的方案极大地提高了血管检测的精度及方案的抗噪能力，获得了不错的实验结果。

权利要求书1页说明书3页附图3页CN 110599417 A 2019.12.20C N 110599417A1.一种基于Hessian矩阵的视网膜图像血管提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、获取视网膜G通道图像；步骤2、对步骤1获得的图像用滤波器进行三次Hessian矩阵处理；步骤3、对步骤2获得的图像进行二值化处理；步骤4、对步骤3获得的图像使用闭运算对图像进行修补；步骤5、对步骤4获得的图像使用连通域去噪。

2.如权利要求1所述的视网膜图像血管提取方法，其特征在于，所述步骤2还包括：步骤2.1、设置相应参数，使用Hessian矩阵法对步骤1获得的图像进行第一次处理；步骤2.2、对步骤2.1获得的图像进行灰度值取反；步骤2.3、设置相应参数，使用Hessian矩阵法对步骤2.2获得的图像进行第二次处理；步骤2.4、对步骤2.3获得的图像进行灰度值取反；步骤2.5、设置相应参数，使用Hessian矩阵法对步骤2.4获得的图像进行第三次处理。

halcon亚像素边缘提取

halcon亚像素边缘提取
Halcon是一种用于机器视觉、图像处理和模式识别的软件工具。

其中，亚像素边缘提取是一种非常重要的图像处理技术。

亚像素边缘提取是指在图像中识别并提取出亚像素级别的边缘。

相比传统的像素级别的边缘提取技术，亚像素边缘提取可以提供更精确、更细致的边缘信息，对于一些高精度的测量、定位、识别等应用具有重要意义。

在Halcon中，实现亚像素边缘提取的方法有多种，包括基于梯度的方法、基于边缘拟合的方法等。

其中，基于梯度的方法是最常用的方法之一。

基于梯度的亚像素边缘提取方法主要包括以下几个步骤：
1. 使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。

2. 计算图像的梯度信息，得到图像中各个像素点的梯度幅值和梯度方向。

3. 对于每个像素点，根据其梯度信息，在其梯度方向上进行亚像素级别的插值，得到亚像素级别的边缘坐标。

4. 对于得到的亚像素级别的边缘坐标，可以进行进一步的处理，如边缘拟合、边缘连接等。

在实际应用中，亚像素边缘提取技术可以广泛应用于医学图像分析、自动化检测、机器人视觉等领域。

在Halcon中，通过使用亚像素边缘提取技术，可以提高图像处理的精度和可靠性，为各种应用提供有效的支持。

基于Zernike矩亚像素边缘检测的改进算法

检测算子，常对噪声比较敏感，检测一般为像素通且
缘参数，后由边缘参数确定图像边缘。文献［］最８利用Ｓｂｌ子与Ｚｒｉｅ矩算子结合进行亚像素精ｏｅ算ｅｎｋ度定位并推导了２个７×７的模板。文献［］算出９计
Ｇｏａ算法相比有所改善但是仍然较粗，ｈｓｌ因而边缘定位精度较低。文献［］别利用两种矩的性质推７分导出边缘参数与矩之间的关系，用矩得到图像边利
直是图像处理技术中非常重要的问题。传统的边缘
没有考虑模板效应进行改进，取出的边缘同提
收稿日期：００３３２１ —０～１
１基于Ｚｒｉｅ的边缘检测原理ｅｎｋ矩
图像厂ｚ，）７阶优次Ｚｍｉｅ（Ｙ的ｚｅｋ矩定义【ｊ３为
＝
＊
≤
（０ｐｐＯｐ，）ｄｄ
２１年９月００
西
安
邮
电
学
院
学
报
Ｓｐ．２１ｅｔ００
第ｌ５卷第５期
ＪＯＵＲＡＦＸＩＡＵＮＩＲＳＴＹＯＳＳＡＥＥＯＭＭＵＮＩＡＯＮＬＯ ’ ＮＶＥＩＦＩＹＮＤＴＬＣＫ）ＣＴＩＮＳ
Ｖ１１ｏ５ｏ．５Ｎ．
像几何矩，算出４个阶跃边缘参数，计图像矩是关于
推导了７ ×７的Ｚｒｉｅ模板系数，较好检测图ｅｎｋ矩能像边缘并实现了较高的边缘定位。笔者在分析Ｇ：ｌｂｒ算法的基础上，ｍ推导了９ ×９的Ｚｍｉ矩模板系数，算法的边缘判定条件提出了ｅｋｅ并对

基于深度学习的图像处理与特征提取技术

基于深度学习的图像处理与特征提取技术深度学习在图像处理和特征提取方面的广泛应用摘要：深度学习是一种基于人工神经网络模型的机器学习技术，近年来在图像处理和特征提取方面取得了巨大的成功。

本文将对基于深度学习的图像处理和特征提取技术进行介绍和探讨，包括深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, CNN）在图像分类、目标检测和图像生成任务中的应用，以及深度自动编码器（Deep Autoencoder）在图像特征提取和重建中的作用。

此外，我们还将讨论深度学习在医学图像处理、自然语言处理和智能视频分析等领域的潜在应用。

1. 引言随着数字图像的广泛使用和存储，对图像处理和特征提取技术的需求越来越迫切。

然而，传统的图像处理算法在处理复杂图像、大规模数据集和多样化应用中存在一定的局限性。

为了克服这些局限性，深度学习技术应运而生。

深度学习是一种模仿人类神经网络的学习过程，通过多层非线性处理单元将输入映射到输出。

它具有自动学习和特征提取的能力，逐渐成为图像处理和特征提取领域的主导技术。

2. 基于深度学习的图像处理技术2.1 深度卷积神经网络（Deep CNN）在图像分类中的应用深度卷积神经网络（Deep CNN）是深度学习领域最为流行的模型之一，它在图像分类任务中取得了巨大的成功。

传统的卷积神经网络通过学习图像的局部特征和上下文信息来对图像进行分类。

然而，由于网络层数的限制，传统的卷积神经网络对于复杂图像和大规模数据集的处理效果受限。

深度卷积神经网络通过增加网络的深度和参数量，使得神经网络能够更好地处理大规模图像数据和复杂特征。

其核心思想是通过多层卷积层和池化层逐步提取和抽象图像的特征，最后通过全连接层进行分类。

由于深度卷积神经网络具有较强的特征学习和表达能力，因此在图像分类任务中被广泛应用。

2.2 深度卷积神经网络在目标检测中的应用在目标检测任务中，深度卷积神经网络同样具有出色的表现。

基于亚像素边缘的摄像机标定板特征提取算法

基于亚像素边缘的摄像机标定板特征提取算法
姚强;王亚刚;张伟;王凯
【期刊名称】《包装工程》
【年(卷),期】2018(39)11
【摘要】目的在视觉测量领域,摄像机的标定精度是最终测量精确度的决定性因素,为了提高标定板特征的提取精度,提出一种基于亚像素边缘的提取方法。

方法针对
圆点标定板,首先采集标定板图像,对图像进行处理,获取像素级别边缘,然后以边缘像素点为中心,取3×3的数字窗口计算梯度方向,在梯度方向上进行像素点灰度的双曲正切拟合,获取亚像素级别边缘,最后对亚像素边缘按照圆形进行拟合,求得圆心坐标。

结果实验表明算法的分辨率达到0.03个像素,精度可达0.1个像素。

结论该算法具有稳定可靠,精度高,运算速度快等特点,能够应用于图像拼接和分割,特征提取和摄像机标定等领域。

【总页数】6页(P165-170)
【关键词】亚像素;摄像机标定;双曲正切拟合;边缘检测
【作者】姚强;王亚刚;张伟;王凯
【作者单位】上海理工大学;上海印刷出版高等专科学校
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于拟合的亚像素边缘检测的算法比较 [J], 王楚;王亚刚
2.基于聚类分析的管路图像亚像素边缘提取算法 [J], 王骁;刘检华;刘少丽;金鹏;吴天一
3.基于边缘线性拟合的芯片亚像素定位算法 [J], 罗振威;丁跃浇;甘玉坤;李旭东;吴雪婷
4.基于Zernike正交矩的图像亚像素边缘检测算法改进 [J], 王肃国;李龙华
5.结构光三维测量中的亚像素级特征提取与边缘检测 [J], 梁治国;徐科;徐金梧;宋强
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

图像特征提取方法详解(五)

图像特征提取方法详解图像作为一种重要的信息载体，广泛应用于各行各业。

在图像处理和计算机视觉领域，图像特征提取是一个非常重要的步骤。

它可以帮助计算机理解图像中的信息，进行图像识别、分类、目标检测等任务。

本文将详细介绍几种常用的图像特征提取方法，包括边缘检测、角点检测、纹理特征提取和颜色特征提取。

边缘检测边缘是图像中灰度变化最明显的地方，因此边缘检测是图像处理中的基本操作。

边缘检测的目的是找出图像中的边缘像素，常用的方法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny边缘检测算法。

Sobel算子和Prewitt算子是基于梯度的边缘检测方法，它们通过对图像进行卷积操作，找出图像中的垂直和水平边缘。

而Canny边缘检测算法则是一种多阶段的边缘检测方法，包括高斯滤波、计算梯度、非最大抑制和边缘连接四个步骤。

这些方法可以有效地提取图像中的边缘特征，为后续的图像识别和分析提供重要的信息。

角点检测角点是图像中突出的、明显的特征点，对于目标识别和跟踪非常重要。

角点检测的目的是找出图像中的角点像素，常用的方法包括Harris角点检测和Shi-Tomasi角点检测。

Harris角点检测是一种基于局部灰度变化的角点检测方法，通过计算图像中各个像素点的角点响应函数，找出图像中的角点。

Shi-Tomasi角点检测是对Harris角点检测的改进，它使用了更稳定的角点响应函数，对角点的检测结果更加准确。

这些方法可以帮助计算机找出图像中的关键特征点，为目标识别和跟踪提供重要的依据。

纹理特征提取图像的纹理特征是图像中的局部结构特征，对于图像分类和分割非常重要。

常用的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵、小波变换和局部二值模式。

灰度共生矩阵是一种描述像素间灰度关系的统计方法，通过统计图像中灰度级别相邻像素对的出现频率，来描述图像的纹理特征。

小波变换是一种多尺度分析方法，它可以将图像分解成不同尺度的小波系数，提取图像的纹理特征。

局部二值模式是一种描述像素点与其邻域像素点灰度关系的方法，通过对局部像素点进行二值化处理，来描述图像的纹理特征。

halcon亚像素边缘提取

halcon亚像素边缘提取Halcon是一款领先的机器视觉软件，其在边缘提取方面的功能非常强大，其中之一就是使用亚像素技术进行边缘提取。

什么是亚像素？我们都知道，在数字图像中，像素是图像的基本计量单位，它表示图像的最小可见元素。

然而，在实际应用中，通常要求图像的分辨率更高，因此需要对像素进行更精细的处理。

亚像素技术就是一种将图像中的像素细化到更小的单位，从而提高图像分辨率的技术。

Halcon中的亚像素边缘提取在许多机器视觉应用中，边缘提取是一项非常重要的任务。

Halcon提供了一种基于亚像素的边缘提取方法，可以对图像中的边缘进行更精细的分析和定位。

该方法基于一种叫做Sobel算子的边缘检测算法。

通常情况下，Sobel算子是一个3×3的矩阵，通过卷积运算可以得到图像中每个像素点的梯度值，从而确定边缘的位置。

但是，这种标准的Sobel算子只能提取像素级别的边缘，而无法分析亚像素级别的边缘信息。

而Halcon中的亚像素边缘提取函数可以通过对标准Sobel算子进行改进，提取图像中的亚像素级别的边缘信息。

具体实现方法是，在标准Sobel算子的基础上，再加上一组空间平移系数，从而实现对像素的微小平移。

这样，就可以提取出亚像素级别的边缘信息。

需要注意的是，亚像素边缘提取需要对图像进行插值处理，这会增加运算时间和计算量。

因此，在使用该功能时需要注意处理效率和算法精度的平衡。

使用场景Halcon中的亚像素边缘提取功能，可以应用于许多机器视觉应用中，如：1. 检测高精度零部件的表面缺陷和异物：亚像素边缘提取可以精细地分析图像中的表面缺陷和异物，从而实现高精度的零部件检测。

2. 提取图像中的微小边缘：在一些需要精细分析图像的应用中，像素级别的边缘信息往往无法满足要求。

亚像素边缘提取则可以提取出微小的亚像素级别的边缘信息，从而更好地满足应用的要求。

3. 计算物体运动速度和方向：亚像素边缘提取可以更精细地分析图像中物体的运动轨迹，从而计算出物体的运动速度和方向。

亚像素边缘矩方法

亚像素边缘矩方法亚像素边缘检测是一种常用的图像处理方法，它可以提取出图像中的边缘信息，并对边缘进行亚像素级别的精确定位。

本文将介绍亚像素边缘检测的原理和应用。

亚像素边缘检测方法基于灰度图像，通过对图像中像素灰度值的差异进行分析，找出图像中的边缘。

在传统的像素级别边缘检测方法中，只能得到边缘的大致位置，无法达到亚像素级别的精确定位。

而亚像素边缘检测方法通过对像素之间的插值计算，可以获得边缘的亚像素级别位置信息。

亚像素边缘检测的基本原理是在像素级别边缘检测结果的基础上，通过插值计算得到亚像素级别的边缘位置。

常用的亚像素插值方法有双线性插值和最小二乘插值等。

双线性插值方法通过对周围像素的灰度值进行加权平均得到亚像素位置的灰度值，从而实现亚像素边缘的定位。

最小二乘插值方法则通过拟合边缘灰度值的曲线，找到曲线的极值点，从而得到亚像素级别的边缘位置。

亚像素边缘检测方法在图像处理中有着广泛的应用。

首先，亚像素边缘检测可以提高图像中边缘的定位精度，从而在目标识别和跟踪等应用中起到重要作用。

其次，亚像素边缘检测可以用于图像的去噪和增强，通过提取图像中的边缘信息，可以有效地去除图像中的噪声，并突出图像的轮廓。

此外，亚像素边缘检测还可以应用于图像的压缩和编码，通过提取图像的边缘信息，可以减少图像的数据量，从而实现图像的高效传输和存储。

在实际应用中，亚像素边缘检测方法需要考虑多种因素的影响，如图像的分辨率、噪声水平和亚像素插值方法的选择等。

对于低分辨率的图像，亚像素边缘检测的效果可能不理想，因为像素之间的差异不明显。

而对于高噪声水平的图像，亚像素边缘检测方法可能会受到噪声的干扰，导致边缘位置的偏移。

此外，不同的亚像素插值方法对于边缘位置的精度和计算复杂度也有所不同，需要根据具体应用的需求进行选择。

亚像素边缘检测是一种常用的图像处理方法，可以提取出图像中的边缘信息，并对边缘进行亚像素级别的精确定位。

它在目标识别、图像去噪和增强、图像压缩和编码等应用中具有重要的作用。

halcon 亚像素边缘提取

halcon 亚像素边缘提取
Halcon是一款常用的机器视觉软件，其亚像素边缘提取可以通过调用相应的算子实现。

常用的亚像素边缘提取算子包括edges_sub_pix和gradient_amp。

`edges_sub_pix`算子可以针对灰度图像或者彩色图像进行边缘提取，提取结果可以达到亚像素级别。

该算子的使用方法如下：
edges_sub_pix(Image, Edges, 'canny', 0.4, 'nms', 20)
其中，参数Image为输入图像，参数Edges为输出的边缘图像，'canny'表示采用Canny 算子进行边缘检测，0.4是用于Canny算子的sigma值，'nms'表示对边缘进行非极大值抑制处理，20为阈值，用于控制亚像素级别的边缘提取结果精度。

`gradient_amp`算子也可以对灰度图像和彩色图像进行亚像素级别的边缘提取，使用方法如下：
gradient_amp(Image, Edges, 'canny', 1, 25, 25)
其中，参数Image为输入图像，参数Edges为输出的边缘图像，'canny'表示采用Canny 算子进行边缘检测，1是用于Canny算子的sigma值，25和25分别为梯度运算核的大小和半径，用于控制亚像素级别的边缘提取结果精度。

以上是两种常用的亚像素边缘提取算子，在实际应用中可以根据具体情况选择适合自己的算子。