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申请/专利权人：惠州学院

摘要：本发明提供一种可处理噪声和纹理的边缘检测方法和系统，通过将噪声作为一种特殊的纹理，噪声和纹理无需分别处理，结合了传统canny检测子的细节分辨能力和基于纹理特征的活动轮廓方法的纹理抑制能力，检测得到的边缘信息能够抑制噪声和纹理导致的虚假边缘，并能够检测纹理图块之间的隐含边缘，在边缘的准确性和概括性之间做了有益的均衡，本发明所述边缘检测方法计算代价较低，可以有效克服深度学习训练的高代价的问题。

主权项：1.一种可处理噪声和纹理的边缘检测方法，其特征在于，包括以下步骤：输入待检测图像I和canny检测子上下阈值[th,tl]；将所述图像I转换为灰度图Ig；对所述灰度图Ig进行高斯平滑得灰度图Ig2，并计算灰度图Ig2的x轴方向梯度图dx和y轴方向梯度图dy，以及梯度幅值图M；取幅值图M中的幅值大于0.05的部分作为掩码图Mask，采用canny检测子计算边缘信息E，取边缘信息E中边缘点幅值Mij大于上阈值th的边缘点作为canny强边缘，得到canny强边缘图B；还包括：对所述灰度图Ig2提取特征矩阵F，并输入特征矩阵F，采用水平集活动轮廓提取方法得到抑制纹理的边缘图B2；所述特征矩阵F包括纹理特征量，梯度特征量和幅值特征量，所述纹理特征量通过LBP算子或小波滤波计算得到；还包括：对所述canny强边缘图B作一次膨胀操作得到边缘图B1；对边缘图B2和掩码图Mask作一次与操作得到边缘图E2；再计算边缘图B1的连通区域；还包括：对于边缘图B1的每个连通区域，若该区域不存在与边缘图B2的公共像素，则在B1中删除该区域；对canny强边缘图B和B1做一次与操作，得到canny强边缘图B和B1中的公共像素bp；以公共像素bp为强边缘，对边缘图E进行连接选择，得到边缘图E1；对边缘图E1和边缘图E2做一次或操作得到边缘图E3；将边缘图E1赋值为边缘图E3，计算边缘图E3的连通区域图L；对连通区域图L中每个与边缘图E2无交集的连通区域L1，计算该连通区域L1的像素坐标集，包括横坐标集rr和纵坐标集cc；判读所述像素坐标集是否满足以下公式：stdrr+stdccsqrtmaxrr-minrr*maxcc-mincc6；若满足，则在边缘图E1中删除该连通区域L1；将边缘图E2赋值为边缘图E1；将边缘图E1幅值为边缘图E；否则，不处理；还包括：对连通区域图L中每个与边缘图E2无交集的连通区域L2，以一个大小为w*w的正方形全1矩阵作为滤波器，计算滤波图像A，其中w=15；还包括：判断所述滤波图像A中数值大于w的像素点数是否大于该连通区域图L像素点数的a倍，若大于，则在E1中删除该连通区域；否则，对边缘图E1做一次细化操作得到最终边缘图E；其中，a=0.8。

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