基于海森矩阵的亚像素图像边缘特征提取
亚像素边缘提取算法
亚像素边缘提取算法随着计算机视觉技术的不断发展，边缘提取算法一直是计算机视觉领域中的一个重要问题。
在图像处理中，边缘是指图像中颜色、亮度、纹理等特征发生突变的区域。
边缘提取算法能够将图像中的边缘区域提取出来，是许多计算机视觉应用的基础。
在传统的边缘提取算法中，常用的方法是Sobel算子、Prewitt 算子、Canny算子等。
这些算法能够有效地提取图像中的边缘信息，但是它们存在一些问题。
例如，它们只能提取出粗略的边缘信息，无法提取出亚像素级别的边缘信息。
因此，在实际应用中，这些算法往往无法满足需求。
为了解决这个问题，研究人员提出了亚像素边缘提取算法。
亚像素边缘提取算法是一种能够提取出亚像素级别的边缘信息的算法。
它能够将图像中的边缘区域提取出来，并且能够提供更加精细的边缘信息，从而能够满足更多的应用需求。
亚像素边缘提取算法的基本思想是基于图像灰度值的变化率进行边缘提取。
它通过对图像中像素的灰度值进行差分计算，来得到图像中的边缘信息。
在差分计算的过程中，亚像素边缘提取算法采用了更加精细的计算方法，从而能够提取出亚像素级别的边缘信息。
亚像素边缘提取算法的具体实现方法有很多种，其中比较常用的方法是基于插值的方法。
在这种方法中，亚像素边缘提取算法会对图像中的像素进行插值处理，从而能够得到更加精确的灰度值。
这样，就能够提取出亚像素级别的边缘信息。
除了基于插值的方法外，亚像素边缘提取算法还有其他的实现方法。
例如，基于模板匹配的方法、基于概率模型的方法等。
不同的实现方法有着不同的优缺点，需要根据实际应用需求进行选择。
在实际应用中，亚像素边缘提取算法被广泛应用于计算机视觉领域中。
例如，在图像匹配中，亚像素边缘提取算法能够提供更加精确的匹配结果；在目标跟踪中，亚像素边缘提取算法能够提取出目标边缘信息，从而实现目标跟踪。
此外，亚像素边缘提取算法还可以应用于图像分割、三维重建、图像识别等领域。
总之，亚像素边缘提取算法是计算机视觉领域中的一个重要问题。
图像亚像素边缘检测的新方法
０ 引言
边 缘 检 测 运 算 本 质 上 是 在 图像 强 度级 中 检 测 重 要 局 部 变 化 的 运 算 ，可通 过 图 像 梯 度 来 检 测 强 度 级 的 变 化 。 在 数 字 图 像 处 理 中 ，边 缘 检 测 技 术
幅 图像 中的小 物体 ，Ｚ ｒｉｅ 是不 适合 的 。Ｓ ｅ ｇ ｅｎｋ 矩 ｈｎ
Ｓ ｂｌ 子 ，Ｐｅ ｔ算 子 ，Ｋ ｉ ｈ算 子 ，Ｃ ｎｙ算 ｏ 算 ｅ ｒｗｉ ｔ ｒｓ ｃ ａｎ 子 ¨ 】 有 时 用这 些 算 法得 到 的 准确 性 不高 ，为 嵋。但
了 解 决 这 一 问题 ，提 出了 不 同 的 亚 像 素 边 缘 检 测
法 。例 如 ，ＪｎＷｅ二 人 等 采 用 Ｃａｎ ｕ— ｉ ｎ ｙ算 子得 到 小 波 边 缘 滤 波 器 ，使 在 不 同 范 围 的 图 像 边 缘 点 被 准 确 地 检 测 出来 ；杰 森 等 人 利 用非 线性 插 值 法 进 行 亚 像 素 边 缘 检 测 ，这 种 方 法 基 于 强 调 边 缘 检 测
Байду номын сангаас
关键 词 ： 图像 ；亚像素 ；边缘检测 ；正交傅里叶一 梅林矩 ；Ｓ Ｍ法 ；Ｚ Ｍ法 Ｇ Ｏ 中图分类号 ：Ｔ ３ １ ４ Ｐ ９ ．１ 文献标 识码 ：Ｂ 文章编号 ：１ ０ －０ （ ０ ２ １下 ） ０ ４ —０ ８ １４２１）（ － ０５ ３ ０ ３
Ｏ ｉ１ ．９ ￣ ｉｓ ｎ １ ０ －０ ．０ ．（ ） １ ｏ ： ３ ６ｆ ． ｓ ．０ ９ １ ４ ２ １ １ 下 ． ５ ０ ／ １ ３ ２
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图像亚像 素边缘检 测的新方法
Ａ ｎｅｗ ｅｔ ｍ ｈｏｄ ａｂｏｕｔｉ ａｇｅｓ ａｎｄ ｓ ｍ ｕｂ－ ｘｅＩｅｄｇｅ ｄｅｔ ｐｉ ｅｃｔｏｎ ｉ
基于主轴分析和EDISON—Zernike矩的彩色图像亚像素边缘检测
关键 词：主轴分析法 ； 彩色罔像 亚像素边缘检测 ； ｅ ｉ 矩 Ｚｒ ｋ ｎｅ
中 图分 类 号 ： Ｐ ９ ． １ Ｔ ３ １４ 文献 标 识 码 ： Ａ 国 家标 准 学 科 分 类 代码 ： ２ ．０ ５０ ６ ４
Ｓ ｂ－ ｉ ｅ ｄｇ ｔ ｃ ｉ ｎ ｏ ｏ ｏ ｍ ａ ｅ ｂａ ｅ ｎ ｐ ｉ ｃ ｐ ｌａ ｉ ｕ ｐ ｘ ｌｅ ｅ ｄｅ ｅ ｔｏ ｆｃ ｌ ｒ ｉ ｇ ｓ ｄ ｏ ｒ ｎ ｉ ａ ｘ ｓ
像素边缘检测算法。首先获取影像 二维空间 中的主轴 ， 三 然后利用嵌入置信度 的边缘检测算子快速检测出所有 口能的边缘点 ， 『 再 利用 Ｚ ｒｉｅ ｅ ｋ 矩算子以亚像素精度重新定位边缘。文验表 明本文算法优 于其它 的边缘检测算子 ， ｎ 充分利用 了图像 的彩 色信息 ，
定位 精 度 能 够 达 到 ０ １ 像 素 ， 且该 方 法 还 具 有 良好 的抗 噪 声 十 扰 性 和处 理 效 率 。 ．３个 并
ａ ａｙ ｉ ｎ ｎ ｌｓｓａ ｄ ＥＤＩ Ｏ Ｎ－ ｒ ｉ ｅ ｍ ｏ ｅ ｔ Ｓ Ｚｅ ｎ ｋ ｍ ｎ
Ｘｕ Ｓ ｅ ｇ ｕ ｉ ｉ ｉｇ ｈ ｎ ｈ ａ ，Ｌ ｕ Ｊ ｎ ，Ｗａ ｇ Ｙｏ ｇ ，Ｈｕ Ｍｉｇ ｕ ｎ ｐ ｎ ｎ ｎｙ ａ
（ ｅ ａｃ ｅｔ ｏｅ ｍ ｎ ＧＳ Ｃ ｉ ｅ ｃｄｎ ｕ， ｉ ｎ ｐ ｉ ， ｅｉ ００ ９ Ｃ ｉ ，Ｒｓ ｒ Ｃｎｅ ｏ Ｇｖｒ ｅｔ Ｉ ， ｈ￣ｓ Ａａ ｅｔ ｏ Ｓ ｎ ｙｎ ａｄＭａｐｎ Ｂ ｉ ｇ１０ ３ ， ｈｎ ｅ ｈ ｒｆ ｎ ｙｆ ｅ ｇ ｇ ｊ ｎ ａ；
ｍ ｎｓ ｈｗｔａｔｅｐｏｏｅ ｅ ｏ ｌ ｔｉ ｓｈ ｏ ｒｅｔ ｅｏｔｅｉ ｇ ；ｈ ｃｕａｙ ｆｈ ｅ ｏ ｕｅ ｅｔｓｏ ｔｈ ｒｐｓｄｍ ｔ ｄｆ ｌｕｉｚ ｅ ｌ ａ ｒ ｆｈ ｅ ｔｅａｃｒｃ ｅｍ ｔ ｄｉｓｐ— ｈ ｈ ｕｙ ｌｅ ｔ ｃ ｏ ｆ ｕ ｍａ ｏｔ ｈ ｓ
一种基于Hessian矩阵的视网膜图像血管提取方法
(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910832201.0(22)申请日 2019.09.04(71)申请人 中国人民解放军63677部队地址 841700 新疆维吾尔自治区乌鲁木齐市第21信箱(72)发明人 任清宇 曹一文 高玥 廖道毅 宋伟 (74)专利代理机构 上海旭诚知识产权代理有限公司 31220代理人 郑立(51)Int.Cl.G06T 5/00(2006.01)G06T 7/00(2017.01)(54)发明名称一种基于Hessian矩阵的视网膜图像血管提取方法(57)摘要本发明公开了一种基于Hessian矩阵的视网膜图像血管提取方法，涉及图像处理领域，首先获取视网膜G通道图像；然后对获得的图像用滤波器进行三次Hessian矩阵处理；再对获得的图像进行二值化处理；之后对获得的图像使用闭运算对图像进行修补；最后将获得的图像使用连通域去噪消除因多次Hessian矩阵得到增强的噪声。
本发明以opencv为平台进行程序编写，结合Hessian矩阵的相关知识，完成了对视网膜图像中血管的提取，并提出了“三次Hessian矩阵处理+连通域去噪”的方案极大地提高了血管检测的精度及方案的抗噪能力，获得了不错的实验结果。
权利要求书1页 说明书3页 附图3页CN 110599417 A 2019.12.20C N 110599417A1.一种基于Hessian矩阵的视网膜图像血管提取方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1、获取视网膜G通道图像；步骤2、对步骤1获得的图像用滤波器进行三次Hessian矩阵处理；步骤3、对步骤2获得的图像进行二值化处理；步骤4、对步骤3获得的图像使用闭运算对图像进行修补；步骤5、对步骤4获得的图像使用连通域去噪。
2.如权利要求1所述的视网膜图像血管提取方法，其特征在于，所述步骤2还包括：步骤2.1、设置相应参数，使用Hessian矩阵法对步骤1获得的图像进行第一次处理；步骤2.2、对步骤2.1获得的图像进行灰度值取反；步骤2.3、设置相应参数，使用Hessian矩阵法对步骤2.2获得的图像进行第二次处理；步骤2.4、对步骤2.3获得的图像进行灰度值取反；步骤2.5、设置相应参数，使用Hessian矩阵法对步骤2.4获得的图像进行第三次处理。
halcon亚像素边缘提取
halcon亚像素边缘提取
Halcon是一种用于机器视觉、图像处理和模式识别的软件工具。
其中，亚像素边缘提取是一种非常重要的图像处理技术。
亚像素边缘提取是指在图像中识别并提取出亚像素级别的边缘。
相比传统的像素级别的边缘提取技术，亚像素边缘提取可以提供更精确、更细致的边缘信息，对于一些高精度的测量、定位、识别等应用具有重要意义。
在Halcon中，实现亚像素边缘提取的方法有多种，包括基于梯度的方法、基于边缘拟合的方法等。
其中，基于梯度的方法是最常用的方法之一。
基于梯度的亚像素边缘提取方法主要包括以下几个步骤：
1. 使用高斯滤波器对图像进行平滑处理，以减少噪声的影响。
2. 计算图像的梯度信息，得到图像中各个像素点的梯度幅值和梯度方向。
3. 对于每个像素点，根据其梯度信息，在其梯度方向上进行亚像素级别的插值，得到亚像素级别的边缘坐标。
4. 对于得到的亚像素级别的边缘坐标，可以进行进一步的处理，如边缘拟合、边缘连接等。
在实际应用中，亚像素边缘提取技术可以广泛应用于医学图像分析、自动化检测、机器人视觉等领域。
在Halcon中，通过使用亚像素边缘提取技术，可以提高图像处理的精度和可靠性，为各种应用提供有效的支持。
基于Zernike矩亚像素边缘检测的改进算法
缘参 数 ， 后 由边缘参 数 确定 图像边 缘 。文献 ［ ］ 最 ８利 用 Ｓｂｌ 子 与 Ｚｒｉｅ矩 算 子 结 合 进行 亚 像 素 精 ｏｅ 算 ｅｎｋ 度定 位并 推导 了 ２个 ７×７的模板 。文献 ［］ 算 出 ９计
Ｇ ｏａ 算 法 相 比有 所 改 善但 是 仍 然较 粗 ， ｈ ｓｌ 因而边 缘 定位 精度较 低 。文献 ［ ］ 别 利用 两 种 矩 的性 质 推 ７分 导 出边 缘参 数与 矩 之 间 的关 系 ， 用 矩 得 到 图像 边 利
直是 图像处 理技术 中非 常重要 的 问题 。传 统 的边缘
没 有 考 虑 模 板 效 应 进 行 改 进 ， 取 出 的 边 缘 同 提
收稿 日期 ：０ ０ ３ ３ ２ １ —０ ～１
１ 基 于 Ｚ ｒｉｅ 的边 缘 检 测 原理 ｅｎｋ 矩
图像 厂 ｚ， ） ７阶 优 次 Ｚ ｍｉｅ （ Ｙ 的 ｚ ｅ ｋ 矩定 义【ｊ ３为
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２ １ 年 ９月 ００
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第ｌ ５卷 第 ５ 期
Ｊ ＯＵＲ Ａ ＦＸＩＡ ＵＮＩ ＲＳＴＹ Ｏ Ｓ ＳＡ Ｅ Ｅ ＯＭＭＵＮＩＡ Ｏ Ｎ Ｌ Ｏ ’ Ｎ ＶＥ Ｉ ＦＩ Ｙ ＮＤ Ｔ Ｌ Ｃ Ｋ） Ｃ ＴＩ ＮＳ
Ｖ １１ ｏ ５ ｏ．５Ｎ ．
像几何 矩 ， 算 出 ４个 阶跃 边缘 参数 ， 计 图像 矩 是关 于
推导 了 ７ ×７的 Ｚ ｒｉｅ 模 板 系数 ， 较好 检测 图 ｅｎｋ 矩 能 像边 缘并 实现 了较高 的边 缘定 位 。 笔者在分析 Ｇ ： ｌ ｂｒ 算法的基础上 ， ｍ 推导 了 ９ ×９的 Ｚｍｉ 矩模板系数 ， 算法 的边缘 判定条 件提 出了 ｅ ｋ ｅ 并对
基于深度学习的图像处理与特征提取技术
基于深度学习的图像处理与特征提取技术深度学习在图像处理和特征提取方面的广泛应用摘要：深度学习是一种基于人工神经网络模型的机器学习技术，近年来在图像处理和特征提取方面取得了巨大的成功。
本文将对基于深度学习的图像处理和特征提取技术进行介绍和探讨，包括深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, CNN）在图像分类、目标检测和图像生成任务中的应用，以及深度自动编码器（Deep Autoencoder）在图像特征提取和重建中的作用。
此外，我们还将讨论深度学习在医学图像处理、自然语言处理和智能视频分析等领域的潜在应用。
1. 引言随着数字图像的广泛使用和存储，对图像处理和特征提取技术的需求越来越迫切。
然而，传统的图像处理算法在处理复杂图像、大规模数据集和多样化应用中存在一定的局限性。
为了克服这些局限性，深度学习技术应运而生。
深度学习是一种模仿人类神经网络的学习过程，通过多层非线性处理单元将输入映射到输出。
它具有自动学习和特征提取的能力，逐渐成为图像处理和特征提取领域的主导技术。
2. 基于深度学习的图像处理技术2.1 深度卷积神经网络（Deep CNN）在图像分类中的应用深度卷积神经网络（Deep CNN）是深度学习领域最为流行的模型之一，它在图像分类任务中取得了巨大的成功。
传统的卷积神经网络通过学习图像的局部特征和上下文信息来对图像进行分类。
然而，由于网络层数的限制，传统的卷积神经网络对于复杂图像和大规模数据集的处理效果受限。
深度卷积神经网络通过增加网络的深度和参数量，使得神经网络能够更好地处理大规模图像数据和复杂特征。
其核心思想是通过多层卷积层和池化层逐步提取和抽象图像的特征，最后通过全连接层进行分类。
由于深度卷积神经网络具有较强的特征学习和表达能力，因此在图像分类任务中被广泛应用。
2.2 深度卷积神经网络在目标检测中的应用在目标检测任务中，深度卷积神经网络同样具有出色的表现。
基于亚像素边缘的摄像机标定板特征提取算法
基于亚像素边缘的摄像机标定板特征提取算法
姚强;王亚刚;张伟;王凯
【期刊名称】《包装工程》
【年(卷),期】2018(39)11
【摘要】目的在视觉测量领域,摄像机的标定精度是最终测量精确度的决定性因素,为了提高标定板特征的提取精度,提出一种基于亚像素边缘的提取方法。
方法针对
圆点标定板,首先采集标定板图像,对图像进行处理,获取像素级别边缘,然后以边缘像素点为中心,取3×3的数字窗口计算梯度方向,在梯度方向上进行像素点灰度的双曲正切拟合,获取亚像素级别边缘,最后对亚像素边缘按照圆形进行拟合,求得圆心坐标。
结果实验表明算法的分辨率达到0.03个像素,精度可达0.1个像素。
结论该算法具有稳定可靠,精度高,运算速度快等特点,能够应用于图像拼接和分割,特征提取和摄像机标定等领域。
【总页数】6页(P165-170)
【关键词】亚像素;摄像机标定;双曲正切拟合;边缘检测
【作者】姚强;王亚刚;张伟;王凯
【作者单位】上海理工大学;上海印刷出版高等专科学校
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于拟合的亚像素边缘检测的算法比较 [J], 王楚;王亚刚
2.基于聚类分析的管路图像亚像素边缘提取算法 [J], 王骁;刘检华;刘少丽;金鹏;吴天一
3.基于边缘线性拟合的芯片亚像素定位算法 [J], 罗振威;丁跃浇;甘玉坤;李旭东;吴雪婷
4.基于Zernike正交矩的图像亚像素边缘检测算法改进 [J], 王肃国;李龙华
5.结构光三维测量中的亚像素级特征提取与边缘检测 [J], 梁治国;徐科;徐金梧;宋强
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基于海森矩阵的亚像素图像边缘特征提取
班级：信研1403 姓名：杨明
1
亚像素边缘检测意义 亚像素边缘检测方法
2
3 4 5
海森矩阵检测方法原理
程序流程设计
实验结果分析
亚像素边缘检测意义
数字图像的边缘检测是图像分割、目标识 别、区域形状提取等图像分析领域的基础。
亚像素边缘检测意义
传统的边缘检测方法的检测精度最高只能 达到一个像素级。
工业检测等应用对精确度的要求不断提高， 传统的像素级边缘检测方法已经不能满足实 际测量的需求，需要更高精度的边缘检测方 法。
在视觉检测系统中，系统的测量精度与边 缘检测Байду номын сангаас精度成正比关系。 提高视觉检测系统精度的方法有两种，第 一、提高硬件分辨率，但其将导致成本提高； 第二、采取亚像素边缘提取的方法提高边缘 检测精度。
流程设计
图像F
高斯核函数
否
Hessian矩阵
二阶梯度值、一 阶过零点、法线 方向二阶导数
是
特征值与 特征向量 内插细分
亚像素坐标
实验结果分析
海森矩阵的亚像素边 缘提取方法，Canny 算子边缘提取方法。
海森矩阵的亚像素边缘提取方法中的关键 参数：高斯函数，二阶梯度阈值，法线方向 二阶导数阈值。 本方法的优点：总体精度比像素级高，对 于阶跃型、高斯型、模糊、强度较低边缘的 提取精度高。
该点法线方向的二阶梯度值及法线方向nx , ny
为该点Hessian矩阵的最大绝对特征值和相应 的特征向量。
t
nx rx n y ry
2 2 nx rxx 2nx n y rxy n y ryy
tn , tn - 0.5， 0.5x 0.5, 0.5时，即边缘的一阶
' x gσ y gσ ' y g σ x g σ '' x g σ y gσ ' x g σ' y gσ '' y g σ x g σ
像素 x0 , y0 的海森矩阵为：
rxx H x, y rxy rxy ryy
x y
过零点在当前像素内,且二阶梯度值与法线方 向的二阶导数大于指定的阈值,则该点为边缘 中心点。
那么以x0 , y0 为基准点的一阶过零点亚像素 坐标为： p , p x tn , y tn
x y 0 x 0 y
某一像素点是边缘点，其Hessian 矩阵的 绝对值最大的特征值为负，且该特征值可近 似为该点所对应的局部图像灰度的二阶方向 导数负极值，相应特征向量的单位形式可近 似为该点的法线方向。
Company
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亚像素级边缘检测方法有：曲线拟合法， 矩法，数字相关法，基于海森矩阵的方法。 亚像素级边缘检测方法的边缘点最大误差 为-1/2~1/2个像素。
基于海森矩阵的亚像素检测方法
常见的边缘形状有斜坡型、阶跃型、 高斯型等。高斯型边缘横截面零阶极大 值点、一阶过零点、二阶极小值点将位 于同一点。
正常边缘
颜色吸收区域
亚像素边缘检测方法
传统的像素级边缘检测方法有：Roberts 算子，Sobel算子,Prewitt算子，Canny算子， 二阶微分拉普拉斯算子。
像素级边缘检测方法的缺点：在除去噪声 的同时，易将某些边缘除去；只对阶跃型边 缘效果较好。
像素级方法能够检测出边缘点位于具体的 像素点内，边缘存在于像素点的任何位置， 最大误差为0.5个像素。
强漫反射区域
镜面反射区域
实际测量中受噪声的影响和干扰,极可能出 现边缘的横截面的二阶极小值点与一阶过零 点不是同一点。且灰度零阶极大值点与二阶 极小值点也不重合。
高斯函数：
的选择？
g σ x
1 2π σ
e
x2 2σ 2
越大，图像平滑越厉害，对边 缘的检测不利。
高斯卷积核
g x,σ x, y g y,σ x, y g xx,σ x, y g x, y xy,σ g yy,σ x, y