二維圖像中線條提取問題的研究.pdf

1、在計算機視覺與圖像處理的研究中，有關邊界的探索一直是一個很基礎的課題。本文研究的中心問題，是如何將圖像中檢測出邊界連接成有意義的線條。這是計算機高層視覺的一個重要問題，在很多計算機高層任務的實現(xiàn)中都發(fā)揮了重要的作用。 本文提出了一種將邊緣連接成線條的新思路——基于邊界線段“表征特性”連續(xù)性的線條提取的思想。這個思路的提出是基于人的視覺系統(tǒng)一個重要的特點，即人眼在獲取連續(xù)的線條或物體輪廓線的時候，不僅對線條兩側圖像的差異大小與線條

2、本身幾何和拓撲結構有所考慮，同時還要考察線條周圍區(qū)域圖像的特性(如圖像區(qū)域的亮度、顏色、紋理等特征)的連續(xù)程度。我們利用人眼的這個特征，建立了一個計算模型來模擬人眼提取線條的機制。 在模型中，我們引入了一個“表征特性”來描述位于圖像上的邊界線段周圍區(qū)域的圖像特性，然后這個特征被用來定義一個度量圖像中線條顯著程度的尺度。在輪廓線提取的算法中，我們用一個“顯著度估計”函數(shù)來度量輪廓線的顯著程度，提取圖像線條表達的算法中，一個“表達適

3、應度”函數(shù)被用來度量圖像中的一個線條集合對圖像信息的表達能力。有了可以衡量待提取線條好壞的尺度以后，人們就可以通過對這個尺度函數(shù)的優(yōu)化來從圖像中獲取期望的線條。利用這個思路，我們分別對圖像進行輪廓線提取和圖像的線條表示的提取兩項工作。在我們的模型中，遺傳算法被采用為模型的優(yōu)化算法，而模型的有效性在實驗中得到了驗證。 通過用基于邊界線段“表征特性”連續(xù)性的方法來從圖像中提取線條的實驗(包括輪廓線提取和提取圖像的線條表示的實驗)，這