基于相位一致性的圖像輪廓提取算法研究.pdf

1、輪廓是圖像的基本特征之一。一幅圖像的輪廓為進一步的圖像分析以及解釋任務如分割、目標描述等提供了有用信息，所以輪廓提取在數(shù)字圖像處理、計算機視覺中占據(jù)重要地位。由于圖像信息中存在大量的噪聲和復雜的背景等干擾信息，有效地對目標的輪廓邊緣提取成為一個難題。
　　本文首先介紹了一些傳統(tǒng)的邊緣檢測方法，因為其不對目標輪廓和紋理邊緣進行區(qū)分，所以藉此得到的結(jié)果難以滿足要求。因此，考慮在輪廓檢測方法中引入視覺處理機制，很多研究表明，人類的視覺系

2、統(tǒng)可以區(qū)分目標輪廓和紋理邊緣，可以抑制紋理邊緣得到目標整體輪廓，所以引入視覺機制不但有效地提高了輪廓檢測效果，而且可以更好地擬合人類的視覺特點?；谝曈X機制的輪廓檢測方法在近年來受到了廣泛的重視和應用。
　　本文圍繞上述問題提出了一種基于相位一致性的圖像輪廓提取模型，其思路是：首先，利用Peter Kovesi提出的相位一致性算法（phase congruency）來提取圖像的各種特征，如階躍邊緣、線邊緣及融合兩者特征的邊緣等。相

3、位的一致性是對圖像的低級處理過程，符合人類視覺機制，提取圖像的頻率特性，以及不受圖像對比度變化的影響，所以它可以在亮度改變的情況下獲得完整的圖像特征，因此對圖像獲得的低級可靠結(jié)果可保證高級處理的順利進行。其次，利用N.Petkov等人提出的外周抑制來抑制紋理邊緣，最終達到保留足夠多的主體輪廓、盡量少的紋理邊緣。最后，我們的模型在處理整個圖像庫40幅圖像所得結(jié)果與其他模型進行量、質(zhì)比較，以及比較各模型處理被Gauss噪聲污染后的自然圖像的