一种基于曲波变换的结构光线条边缘提取方法与流程

1.本发明涉及图像处理技术领域，具体地说，涉及一种基于曲波变换的结构光线条边缘提取方法。


背景技术：

2.在对图片上的图像进行抠图时，通常首先会确定图像的边缘线，在确定图像的边缘线后，对选中的图像进行抠图，将选中的图像抠出，而在进行图像边缘线的确定时，为了获得图像的准确边缘线，会对整张图像进行曲波变化，以此来获得图像的边缘线，而采用曲波变换对整张图像进行边缘线的提取时，为了使提取的边缘线光滑的连接，会对边缘线折角较大的位置进行曲化，以保证图像边缘线的平滑，而为了边缘线的平滑，会将图像边缘细小位置的图像内容忽略的，进而降低图像从图片中扣离出来的完整性，降低图像抠图的效果。


技术实现要素：

3.本发明的目的在于提供一种基于曲波变换的结构光线条边缘提取方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
4.为实现上述目的，提供了一种基于曲波变换的结构光线条边缘提取方法，包括以下步骤：
5.s1、对图片进行图片的分割，将图片分割成若干个小图片，并对分割出来的小图片进行分辨，挑选出具有图片边缘的小图片；
6.s2、运用曲波变换分析小图片中的图像边缘，并获得小图片的边缘点；
7.s3、对提取的边缘点进行边缘增强，并在增强后提取边缘点；
8.s4、将边缘点集进行连接，形成图片的边缘线，并对连接的边缘线进行边界检测；
9.s5、将边缘线检测完成的小图片按照小图片的序号进行排序摆放，并将每个小图片上的边缘线连接起来并进行提取。
10.作为本技术方案的进一步改进，所述s1的具体步骤如下：
11.s11、对图片进行读取，确定图片中图像边缘的大致轮廓，并对确定的图像边缘轮廓进行标记显示；
12.s12、采用图片分割算法对需要边缘提取的图片进行图片的分割，将图片分割成若干个小图片，并在图片分割完成后，将分割完成的小图片进行顺序编号；
13.s13、根据标记的图像边缘轮廓信息，将小图片中标有图像边缘轮廓的小图片挑选出来，并记录小图片的编号。
14.作为本技术方案的进一步改进，所述s2的具体步骤如下：
15.s21、读取被分割出来的小图片，并采用二维曲波变换对小图片上的图像边缘进行小波的变换；
16.s22、通过小波变换的图像上出现若干个边缘点，并将出现的边缘点进行记录。
17.作为本技术方案的进一步改进，所述s3中的具体步骤如下：
18.s31、利用边缘增强算子，对图像上出现的若干边缘点进行增强，将微小的边缘点显示出来；
19.s32、定义图像的像素的边缘强度，设置图像边缘强度的阈值，并通过对比边缘点的强度和阀值数值，提取出符合强度的边缘点，并形成边缘点集。
20.作为本技术方案的进一步改进，所述s4中的具体步骤如下：
21.s41、按照小图片上提取出的边缘点集的排布顺序，将边缘点集依次连接起来，以形成图像边界；
22.s42、利用检测算子对图像边界进行灰度测试，并对出现灰度变化的边缘点进行提取；
23.s43、在出现灰度变化的边缘点中剔除多余的边缘点，并在图像边界上填补间断点，并将边缘点、间断点和图像边界相连，使小图片上的轮廓形成一条完整的边界线。
24.作为本技术方案的进一步改进，所述s5的具体步骤如下：
25.s51、将边界线连接完成的小图片按照编号的顺序放置在规定的位置，使带有图像边缘轮廓信息的小图片和其他图片摆放在一起；
26.s52、按照每个带有图像边缘轮廓信息的小图片上的端部边缘点提取出来，并将每个相邻的边缘点连接在一起，使图片上形成一个完整的边界线。
27.作为本技术方案的进一步改进，所述s12在进行图片分割时，采用图片分割算法中的二维otsu算法，其算法步骤为：
28.①
、设图像l(x,y)灰度级为l级，图像的邻域平均灰度也分为l级；
29.②
、设f(x,y)为像素点(x,y)的灰度值，g(x,y)为像素点(x,y)为中心的k*k的像素点集合的灰度平均值，令f(x,y)＝i,g(x,y)＝j，形成了一个二元组(i,j)；
30.③
、设二元组(i,j)出现的次数为f
ij
,计算二元组对应的概率密度p
ij
；
31.④
、任意选取一个阈值向量(s,t)，选取的阈值向量将图像的二维直方图划分成m个区域,m个区域为图片被切割后的图像；
32.⑤
、按照划分的m区域，对图片进行分割。
33.与现有技术相比，本发明的有益效果：
34.该基于曲波变换的结构光线条边缘提取方法中，通过将图片分割成若干个小的图片，并通过曲波变化，获得小图片上的图像边缘点，并对边缘点进行增强，再将增强后的边缘点进行灰度变化，减去或补偿边缘点，并将边缘点依次连接起来，将图像的边角处的细节描述出来，使确定出来的边界线可以将图像的细节保留下来，以确保抠出来的图像的完整性，提高对图像抠图的效果。
附图说明
35.图1为本发明的整体框图。
具体实施方式
36.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于
本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
37.实施例1
38.请参阅图1所示，本实施例目的在于，提供了一种基于曲波变换的结构光线条边缘提取方法，包括以下步骤：
39.s1、对图片进行图片的分割，将图片分割成若干个小图片，并对分割出来的小图片进行分辨，挑选出具有图片边缘的小图片；
40.s1的具体步骤如下：
41.s11、对图片进行读取，确定图片中图像边缘的大致轮廓，并对确定的图像边缘轮廓进行标记显示；
42.s12、采用图片分割算法对需要边缘提取的图片进行图片的分割，将图片分割成若干个小图片，并在图片分割完成后，将分割完成的小图片进行顺序编号；
43.在进行图片分割时，采用图片分割算法中的二维otsu算法，其算法步骤为：
44.①
、设图像l(x,y)灰度级为l级，图像的邻域平均灰度也分为l级；
45.②
、设f(x,y)为像素点(x,y)的灰度值，g(x,y)为像素点(x,y)为中心的k*k的像素点集合的灰度平均值，令f(x,y)＝i,g(x,y)＝j，形成了一个二元组(i,j)；
46.③
、设二元组(i,j)出现的次数为f
ij
,计算二元组对应的概率密度p
ij
，其中n为图像像素点总数；
47.④
、任意选取一个阈值向量(s,t)，选取的阈值向量将图像的二维直方图划分成m个区域,m个区域为图片被切割后的图像；
48.⑤
、按照划分的m区域，对图片进行分割；
49.s13、根据标记的图像边缘轮廓信息，将小图片中标有图像边缘轮廓的小图片挑选出来，并记录小图片的编号；
50.通过s1，将大的图片分割成多个小的图像，使在进行曲波变换时，可以获得小图片上的细节，提高图片曲波变化后抠图的完整性。
51.s2、运用曲波变换分析小图片中的图像边缘，并获得小图片的边缘点；
52.s2的具体步骤如下：
53.s21、读取被分割出来的小图片，并采用二维曲波变换对小图片上的图像边缘进行小波的变换；
54.s22、通过小波变换的图像上出现若干个边缘点，并将出现的边缘点进行记录；
55.s3、对提取的边缘点进行边缘增强，并在增强后提取边缘点；
56.s3中的具体步骤如下：
57.s31、利用边缘增强算子，对图像上出现的若干边缘点进行增强，将微小的边缘点显示出来；
58.s32、定义图像的像素的边缘强度，设置图像边缘强度的阈值，并通过对比边缘点的强度和阀值数值，提取出符合强度的边缘点，并形成边缘点集；
59.通过对边缘点进行强度的筛选，对不在阈值范围内的边缘点进行剔除，以获得精准的边缘点集合，提高图像抠图的准确性。
60.s4、将边缘点集进行连接，形成图片的边缘线，并对连接的边缘线进行边界检测；
61.s4中的具体步骤如下：
62.s41、按照小图片上提取出的边缘点集的排布顺序，将边缘点集依次连接起来，以形成图像边界；
63.s42、利用检测算子对图像边界进行灰度测试，并对出现灰度变化的边缘点进行提取，检测算子微分算子；
64.s43、在出现灰度变化的边缘点中剔除多余的边缘点，并在图像边界上填补间断点，并将边缘点、间断点和图像边界相连，使小图片上的轮廓形成一条完整的边界线；
65.s5、将边缘线检测完成的小图片按照小图片的序号进行排序摆放，并将每个小图片上的边缘线连接起来并进行提取。
66.s5的具体步骤如下：
67.s51、将边界线连接完成的小图片按照编号的顺序放置在规定的位置，使带有图像边缘轮廓信息的小图片和其他图片摆放在一起；
68.s52、按照每个带有图像边缘轮廓信息的小图片上的端部边缘点提取出来，并将每个相邻的边缘点连接在一起，使图片上形成一个完整的边界线。
69.本实施例在使用时，对图片进行读取，获得图片上图像的信息，同时确定图像边缘的大致轮廓，并将图像边缘轮廓进行标记，采用二维otsu算法将图片分割成若干个小图片，并对分割完成的小图片进行顺序编号，将标记有图像边缘轮廓信息的小图片挑选出来，并记录小图片的编号，以便于后期根据编号进行图片的重组；
70.对挑选出来的小图片进行二维曲波变换，获得小图片上图像上的边缘点，并将边缘点的位置、强度记录下来，利用边缘增强算子，对记录的边缘点进行增强，将强度微小的边缘点加强显示出来，设置图像边缘强度的阈值，对边缘点的强度和阀值数值进行对比，提取出符合强度的边缘点，并形成边缘点集；
71.按照边缘点集的排布顺序将边缘点集中的边缘点依次连接起来，形成图像边界，并对图像边界进行灰度测试，对出现灰度变化的边缘点进行提取，并在出现灰度变化的边缘点中剔除或填补点，并若干个点连成一条完整的边界线，减少图像上边角细节的缺失，将边界线连接完成的小图片按照编号的顺序放置在规定的位置，使带有图像边缘轮廓信息的小图片和其他图片摆放在一起，将边界线两端的边缘点提取出来，并将每个相邻的边缘点连接在一起，使图片上形成一个完整的边界线，系统根据边界线将需要抠离的图像提取出来，将图像的边角处的细节描述出来，使确定出来的边界线可以将图像的细节保留下来，以确保抠出来的图像的完整性，提高对图像抠图的效果。
72.以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。