邊緣檢測及其評價方法的研究.pdf

1、邊緣檢測是圖像處理、計算機視覺、模式識別的一個關(guān)鍵問題，它是人們一直關(guān)注的熱點。在過去的幾十年里，已經(jīng)有許多邊緣檢測算法和評價方法被提出，但目前尚未有一種普適的檢測算法，也沒有一種廣為接受的評價方法，因此對邊緣檢測算法和評價方法進行研究具有重要的意義。本文圍繞邊緣檢測和檢測結(jié)果評價這兩方面展開研究，主要貢獻如下：
　　 1.提出了邊緣連續(xù)性的數(shù)值評價指標。首先根據(jù)邊緣尺度和距離度量邊緣像素對邊緣段連續(xù)性的貢獻，接著構(gòu)造一個單調(diào)增

2、函數(shù)來計算每一段邊緣的連續(xù)性指標，并以它們的加權(quán)均值作為邊緣圖像的連續(xù)性指標。橫向和縱向的對比實驗結(jié)果表明本文指標能客觀地評價邊緣圖像的連續(xù)性，為邊緣圖像評價打下了基礎(chǔ)。
　　 2.提出了一種邊緣重構(gòu)圖像方法。該方法從多個角度搜索重構(gòu)源集，以源集到待重構(gòu)像素的心理距離進行加權(quán)插值重構(gòu)新像素。與已有的邊緣重構(gòu)圖像方法相比，該方法能有效地消除區(qū)間失真和偽邊緣出現(xiàn)的情況，使得重構(gòu)圖像與源圖像具有更高的相似度。
　　 3.以重構(gòu)

3、相似度、置信度和連續(xù)性指標為基礎(chǔ)，提出了一種無監(jiān)督的邊緣檢測效果的評價方法。其中重構(gòu)相似度衡量邊緣的完整性和定位準確性，置信度反映真假邊緣像素的比例，連續(xù)性指標度量邊緣的連續(xù)程度。實驗結(jié)果表明該方法能有效地評價邊緣的質(zhì)量，符合人們的直觀評價。
　　 4.從利用邊緣像素空間關(guān)系和抑制偽邊緣的角度出發(fā)，提出了一種單閾值自動設(shè)定方法。該方法首先按候選閾值降序依次生成邊緣圖像，接著計算它們的連續(xù)性指標和連續(xù)邊緣段數(shù)量，以右側(cè)出現(xiàn)邊緣段劇

4、增的連續(xù)性指標極大值點所對應(yīng)的候選閾值為選定的閾值。與Otsu、Rosin和Medina閾值設(shè)定方法相比，本文方法具有更好的穩(wěn)定性和可靠性。
　　 5.提出了一種以滯后連接和預(yù)測搜索相結(jié)合的邊緣檢測方法。該方法根據(jù)像素梯度變化連接連續(xù)邊緣，同時根據(jù)像素的局部信息預(yù)測搜索間斷弱邊緣，使得算法能越過間斷點檢測出斷裂的邊緣段。與傳統(tǒng)滯后連接方法相比，該方法不僅降低了對閾值的依賴，而且能夠在檢測出弱的有意義邊緣的同時抑制具有同等梯度值的