圖像邊緣的感知編組研究.pdf

1、圖像的主要特征包括了顏色、紋理和形狀。其中“形狀”這一特征對于物體識別的重要性可以鑒諸于人類視覺對物體的視覺感知，同時人類的視覺感知能力也為計算機視覺提供了參考模型。在實際應用當中，“形狀”主要指的就是物體的邊緣。圖像邊緣檢測技術目前趨于成熟，厄待引入新的理論、方法，所以將新興的感知編組技術與之相結合，無疑是一項很有意義的嘗試。
　　 感知編組理論源自于心理學的格式塔理論，其理論研究的主要對象是知覺和解決問題的過程。在計算機視覺

2、領域里，感知編組理論就是利用人類認知事物的規(guī)律進行來推演的理論。換言之，通過感知編組可以把視覺系統(tǒng)獲取的原始數(shù)據組織成為有意義的組合或結構。其中，感知編組的編組規(guī)則主要借鑒自格式塔理論，而目前為止這些規(guī)則只有很少的一部分被應用到計算機視覺領域當中。其原因一方面在于一些規(guī)則的抽象性，增大了實現(xiàn)的難度，另一方面在于感知編組技術仍然處于研究當中，尚待完善。
　　 圖像邊緣檢測技術旨在利用圖像周圍像素灰度變化來識別圖像邊緣。然而這樣檢測

3、到的邊緣本身只是像素點的集合，還無法直接應用感知編組原理。因此本文在對圖像邊緣的感知編組研究當中，于邊緣檢測之后加入了邊緣連接與直線段檢測，再進一步應用感知編組的原理對這些直線段進行編組得出物體的邊緣輪廓。本文的主要內容如下：
　　 1.對源圖像進行邊緣檢測：鑒于傳統(tǒng)邊緣檢測算法種類繁多，首先對經典的邊緣檢測算法(Roberts算子法、Sobel算子法、Prewitt算子法、LOG算子法、Canny算子法)進行對比測試，最后選擇

4、效果最佳的Canny算子法作為邊緣提取的工具，得到圖像的邊緣集合。
　　 2.邊緣連接并組合成直線段：霍夫變換法是一種噪聲敏感度低且很有效的邊緣連接及直線檢測方法。本文在分析霍夫變換原理之后，提出利用梯度閾值篩選有效像素點、用間隔閾值分割直線的改進方法。將第一步驟檢測到的邊緣集合利用改進后的霍夫變換進行直線段檢測，得到感知編組的候選直線段組合。經實驗證實，降低了計算復雜度并避免了小直線段的丟失。
　　 3.感知編組：前面