一种融合均匀颜色信息和复合感受野模型的边缘检测方法

摘要

本发明公开一种融合均匀颜色信息和复合感受野模型的边缘检测方法，结合均匀颜色信息来模拟复合感受野的抑制和易化作用来进行边缘检测，并且提出融合均匀颜色信息的复合感受野模型。它同时考虑了均匀颜色信息，抑制和易化作用对边缘的影响，能够获得更好的边缘检测效果。它更加符合视觉感知机制。

主权项

一种融合均匀颜色信息和复合感受野模型的边缘检测方法，其特征是，包括如下步骤：步骤1、对原始彩色图像f(x,y)进行多尺度采样，并将每个尺度图像f(x,y,s)转换到HSV颜色空间；步骤2、采用Gabor函数对亮度分量V进行卷积，并获得每个尺度的Gabor能量图e_σ(x,y,s)；步骤3、根据下式对每个尺度的Gabor能量图e_σ(x,y,s)进行抑制和易化，获得每个尺度的梯度图像E(x,y,s)；$\begin{array}{c}E(x,y,s)=[e_{\sigma }(x,y,s)-a_1·\left(W_d\right(x,y)\otimes e_{\sigma }(x,y,s\left)\right)+a_2·W_H(x,y)\otimes e_{\sigma }(x,y,s)+a_3\\ ·W_S(x,y)\otimes e_{\sigma }(x,y,s){]}^{+}\end{array}$式中，W_d(x,y)为均匀颜色差别的抑制函数，a₁为均匀颜色差别的抑制强度系数，W_H(x,y)为色调H的易化函数，a₂为H分量对边缘的易化强度系数，W_S(x,y)为饱和度S的易化函数，a₃为S分量对边缘的易化强度系数，[.]⁺表示半波校正；步骤4、将所有尺度的梯度图像E(x,y,s)进行整合，获得最终的梯度图像E(x,y)；步骤5、抽取最终的梯度图像E(x,y)的轮廓线，完成原始彩色图像的边缘检测；上述s为尺度，(x,y)为像素点的坐标。