二維圖像中線條提取問題的研究.pdf

1、在計(jì)算機(jī)視覺與圖像處理的研究中，有關(guān)邊界的探索一直是一個(gè)很基礎(chǔ)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(jì)算機(jī)高層視覺的一個(gè)重要問題，在很多計(jì)算機(jī)高層任務(wù)的實(shí)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(gè)思路的提出是基于人的視覺系統(tǒng)一個(gè)重要的特點(diǎn)，即人眼在獲取連續(xù)的線條或物體輪廓線的時(shí)候，不僅對(duì)線條兩側(cè)圖像的差異大小與線條

2、本身幾何和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)有所考慮，同時(shí)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(gè)特征，建立了一個(gè)計(jì)算模型來模擬人眼提取線條的機(jī)制。 在模型中，我們引入了一個(gè)“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(gè)特征被用來定義一個(gè)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(gè)“顯著度估計(jì)”函數(shù)來度量輪廓線的顯著程度，提取圖像線條表達(dá)的算法中，一個(gè)“表達(dá)適

3、應(yīng)度”函數(shù)被用來度量圖像中的一個(gè)線條集合對(duì)圖像信息的表達(dá)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(duì)這個(gè)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(gè)思路，我們分別對(duì)圖像進(jìn)行輪廓線提取和圖像的線條表示的提取兩項(xiàng)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(shí)驗(yàn)中得到了驗(yàn)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(shí)驗(yàn)(包括輪廓線提取和提取圖像的線條表示的實(shí)驗(yàn))，這