一种基于多重随机共振机制的图像边缘检测方法

摘要

本发明涉及一种基于多重随机共振机制的图像边缘检测方法。本发明构建具有随机共振特性的双稳态串并联网络模型，按从强到弱的顺序对图像中的多对比度边缘，进行基于多重随机共振机制的边缘检测。本发明分层次对不同对比度的边缘进行独立的随机共振调制，最终将局部最优的检测结果融合为完整的边缘信息。本发明充分利用了噪声在图像边缘增强和检测中的作用，改变了传统方法在单尺度下对多层次边缘细节的检测思路。

主权项

一种基于多重随机共振机制的图像边缘检测方法，其特征在于该方法包括如下步骤：步骤(1)对灰度图采用Log‑Gabor滤波器选取γ个不同方向进行选择性预处理，得到γ幅子图；步骤(2)对步骤(1)中得到的各子图进行降维，得到γ路一维信号；步骤(3)将步骤(2)中获得的γ路一维信号分别输入至双稳态串并联网络模型，得到对应的γ路一维输出信号；步骤(4)对步骤(3)中的γ路一维输出信号进行灰度映射，分别计算表达各路输入与输出信号之间关系的互信息熵值，并以此作为衡量指标，独立调节每路信号的内噪声强度，使得对应的互信息熵达到最大值，此时的输出信号为互信息熵指标下的最优输出；步骤(5)对步骤(4)的γ路最优输出分别按照相对应的图像降维逆扫描方式还原为γ路二维信号，并对其进行阈值处理；步骤(6)将步骤(5)中获得的γ路二维信号通过Q₁判别器决策和融合，融合成一路二维信号，并计算此次检测获得的边缘点数目占整个图像的比例α；步骤(7)利用步骤(6)的二维信号对步骤(1)的灰度图进行灰度值重置；步骤(8)重复步骤(1‑7)直至α≤5％或满足一定重复次数条件，假设重复β次后退出；步骤(9)将β次步骤(6)的结果通过Q₂判别器进行决策和融合，最终获得完整的边缘检测结果。