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申请/专利权人：浙江大学;甬江实验室
摘要：本发明针对现有图像边缘检测依赖像素级边缘，检测精度低的问题，提出一种基于灰度矩模型的亚像素边缘跟踪方法、设备及介质。包括获取待检测目标的灰度图并计算得到梯度图；基于初始梯度阈值T1确定边缘锚点；对所有边缘锚点进行图像亚像素边缘的跟踪：选定亚像素计算区域，结合掩模进行卷积计算得到区域图像矩值；计算边缘锚点的亚像素距离和角度，确定亚像素位置；以当前选定边缘锚点为中心，在邻域内的像素点中选择下一个边缘跟踪点，若其梯度大于预设最终梯度阈值T2，则作为边缘锚点继续跟踪；直到所有边缘锚点遍历完成，获得所有边缘跟踪点；整理所有边缘跟踪点，作为亚像素边缘跟踪结果。本发明用于图像边缘的亚像素级跟踪。
主权项：1.一种基于灰度矩模型的亚像素边缘跟踪方法，其特征在于，获取待检测目标的灰度图，采用图像梯度计算公式计算灰度图中所有像素点梯度，得到梯度图；根据梯度图中梯度最大值和最小值设定初始梯度阈值T1，将灰度图中像素点梯度大于初始梯度阈值T1的像素点作为边缘锚点，并将所有边缘锚点存放到堆栈中；将堆栈中位于首端的边缘锚点作为搜索起始点，进行图像亚像素边缘的跟踪：将以灰度图中选定边缘锚点为中心的n*n大小的邻域作为亚像素计算区域，其中n为大于1的奇数；根据亚像素计算区域的像素点计算得到对应的掩模；将亚像素计算区域与掩模进行卷积计算，得到区域图像矩值；根据区域图像矩值计算选定边缘锚点对应的亚像素距离和角度，确定当前选定边缘锚点对应的亚像素位置；再以当前选定边缘锚点为中心，在当前选定边缘锚点的邻域内的像素点中，依据当前亚像素位置和角度选择下一个边缘跟踪点，若所述边缘跟踪点的梯度大于预设最终梯度阈值T2，则将所述边缘跟踪点作为下一个边缘锚点继续跟踪；否则结束当前跟踪；再继续跟踪堆栈中下一个边缘锚点的边缘跟踪点，直到所有边缘锚点遍历完成，获得所有边缘跟踪点；在跟踪过程中，已跟踪过的像素点不进行重复跟踪；整理所有边缘跟踪点，作为亚像素边缘跟踪结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 甬江实验室 基于灰度矩模型的亚像素边缘跟踪方法、设备及介质
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