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

1. 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滤波器选取个不同方向进行选择性预处理，得到幅子图；步骤（2）对步骤（1）中得到的各子图进行降维，得到路一维信号；步骤（3）将步骤（2）中获得的路一维信号分别输入至双稳态串并联网络模型，得到对应的路一维输出信号；步骤（4）对步骤（3）中的路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）的路最佳输出分别按照相对应的图像降维逆扫描方式还原为路二维信号，并对其进行阈值处理；步骤（6）将步骤（5）中获得的路二维信号通过Q₁判别器决策，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；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）直至或满足一定重复次数条件，假设重复次后退出；步骤（9）将次步骤（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。