基于灰度级信息的目标边界精确周长估算

摘要

本发明公开了一种基于灰度级信息的目标边界精确周长估算方法。(1)引入覆盖数字化的概念，处理合成的目标图像，获得保留灰度级信息覆盖数字化图像；(2)对于得到的覆盖数字化图像，定义图像中目标对象的内外边界，并通过边界跟踪得到一像素宽的内边界或外边界的目标图像；(3)计算得到的一像素宽图像边界上局部配置区域中的边界斜率，并利用弧长计算公式获得该配置区域的周长；(4)通过遍历边界，累加得到的局部配置区域边界周长，分别得到整个目标对象的内外边界周长。(5)根据得到的内外边界周长，采用一定的策略最终可获得目标对象的精确周长。本发明克服了图像边界模糊、边界不连续以及边界噪声等各种复杂因素对于周长计算的不利影响，很好地解决了其它算法在目标边界不连续或具有模糊性时目标周长无法精确估算这一问题，大大提高了周长计算的精确性、有效性和鲁棒性，能够在实际的图像特征提取中得到广泛的应用。

主权项

基于灰度级信息的目标边界精确周长估算，其特征在于，包括如下步骤：1)采用数学方法合成目标图像，并使用积分公式计算目标物体的标准周长，用于最终实验的相对误差计算；2)引入覆盖数字化的概念，处理合成的目标图像，获得保留灰度级信息覆盖数字化图像；3)对于得到的覆盖数字化图像，定义图像中目标对象的内外边界，并通过边界跟踪得到一像素宽的内边界或外边界的目标图像；4)计算3)中得到的一像素宽图像边界上局部配置区域中的边界斜率，并利用弧长计算公式获得该配置区域的周长；5)通过遍历边界，累加步骤4)得到的局部配置区域边界周长，分别得到整个目标对象的内外边界周长；6)根据步骤5)得到的内外边界周长，采用一定的策略最终可获得目标对象的精确周长。