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基于相位一致模型的边缘检测

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第27卷第4期 2013年12月 黑龙江工程学院学报(自然科学版) Vo1.27。No.4 Dec.,2013 Journal of Heilongjiang Institute of Technology 基于相位一致模型的边缘检测 邵恒 ,陈彬彬 (1.江苏省测绘工程院空间信息技术研究中心数字城市部,江苏南京210013;2.南京智润华信息科技有限公司,江苏南京210012) 摘要:边缘检测在图像处理和理解中占有重要地位,传统的边缘检测是基于梯度算子,而相位一致方法是基于傅 里叶变换理论的一种图像特征检测方法。其原理是指图像特征总发生在相位的最大叠合处。通过计算局部能量, 来度量其图像各个位置的相位一致值。利用log Gabor滤波器组实现相位一致模型。为了检验相位一致模型在边 缘检测中的有效性,利用该方法对工业图像和遥感图像进行边缘检测实验,并将该方法与canny算子和sobel算子进 行对比分析。结果表明相位一致方法可以有效地提取边缘特征。 关键词:相位一致;log Gabor;局部能量;边缘检测 中图分类号:TP751.1 文献标志码:A 文章编号:1671—4679(2013)04—0022—03 Image feature detection based on phase congruency model SHAO Heng .CHEN Bin—bin (1.Spatial Information Technology Research Center,Jiangsu Surveying&Mapping Engineering Institute Nanjing 210013。 China;2.Nanjing Smart Hydro Technology Co.,Ltd,Nanjing 210012,China) Abstract:The algorithm of phase congruency developed from Fourier transform is applied to the image edge detection.The theory on phase congruency is that image edges always occur at points where the phases of harmonic components come to the maximum congruency.The edge detection is completed by constructing the local energy mode1.The log Gabor function for detecting the image edge features is introduced and compared with the canny and sobel operators.The proposed algorithm of Phase Congruency is implemented into the industry image and remotely—sensed image.The results show that the algorithm is effective to detect image edges. Key words:phase congruency;log Gabor;local energy;image feature detection 图像边缘的检测是图像理解中的关键部分,边 缘特征包含了大量的图像信息。在此领域,学者们 提出了一系列的边缘检测算子,如Roberts算子、 1相位一致性原理 相位一致性原理:人类视觉所感知的图像特征 总发生在图像各谐波分量的最大叠合处。以一维 Prewitt算子、Sobel算子。为了减少图像噪声, Canny通过双阈值法来优化检测结果。该类方法对 于图像灰度级依赖度高。此外,还有基于小波域、 神经网络和水平集的边缘检测方法。 Morrone提出了相位一致性原理。Morrone借 助一维希尔伯特变换来构建相位一致模型,从而实 现边缘检测。其后,Kovesi以I og Gabor滤波器代 替希尔伯特变换。近年来相位一致模型被应用于 多个领域,如遥感、医学图像处理等领域。 收稿日期:2012-12 17 信号为例,信号F(z)可以表示为一系列的傅里叶序 列,其表达式为 F(z)一∑n sin(m"+≯ )=∑n sin( ̄ ( )). (1) 式中:a ,z, 分别为 次谐波的幅值、角频率和 初相。 局部能量函数定义为 E(z)一 ̄/F (z)+H (z). (2) 作者简介:邵恒(1984),男,助理工程师,研究方向:数字城市地 理空间框架建设. 式中:F(z)为信号,(z)去除直流分量后的函数, H(1z)为F( )的Hilbert变换。 

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