專(zhuān)利名稱(chēng)：一種掛網(wǎng)圖像的邊界檢測(cè)方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種掛網(wǎng)圖像的邊界檢測(cè)方法及裝置。
背景技術(shù)：
打印機(jī)等二值設(shè)備，在打印前，需要對(duì)待打印的圖像進(jìn)行圖像掛網(wǎng)處理，與色調(diào)連 續(xù)的原始圖像相比，由于經(jīng)過(guò)掛網(wǎng)處理后的圖像，具有離散的特性，因而直接對(duì)掛網(wǎng)圖像進(jìn) 行處理變得十分困難。因此，在現(xiàn)有技術(shù)中，對(duì)掛網(wǎng)圖像進(jìn)行處理之前，首先需要確定掛網(wǎng) 圖像的邊界位置，然后再對(duì)掛網(wǎng)圖像進(jìn)行處理。 目前，檢測(cè)掛網(wǎng)圖像邊界位置的方法是直接使用Sobel或Gaussian模板，利用像 素點(diǎn)上下、左右鄰點(diǎn)的灰度加權(quán)算法，根據(jù)在邊界點(diǎn)處像素點(diǎn)的響應(yīng)值達(dá)到極值的原理，對(duì) 掛網(wǎng)圖像進(jìn)行邊界的檢測(cè)。由于受到掛網(wǎng)紋路的影響，掛網(wǎng)圖像邊界兩側(cè)的灰度值相差較 大，因此，利用Sobel模板檢測(cè)的邊界位置結(jié)果不夠準(zhǔn)確，而利用Gaussian模板檢測(cè)邊界位 置結(jié)果雖然比Sobel模板準(zhǔn)確度高，但其檢測(cè)出來(lái)的邊界位置還是不夠準(zhǔn)確，且該方法檢 測(cè)出來(lái)的邊界位置會(huì)有間斷。 現(xiàn)有技術(shù)中，還提供了另一種圖像邊界的檢測(cè)方法，即基于塊的圖像處理方法，申 請(qǐng)?zhí)枮?00580020900. 1，該方法通過(guò)從圖像的邊緣開(kāi)始的像素行和確定各像素的第一行的 位置而確定一條邊界，這些像素的至少一個(gè)像素值是某個(gè)數(shù)值組的一部分，如果像素具有 超過(guò)某個(gè)水平的亮度值，則該像素可能不是黑色邊界的一部分，即將像素的第一行與前一 行分開(kāi)。由于掛網(wǎng)圖像邊界存在大量的鋸齒及斷間，通過(guò)這種邊界檢測(cè)的方法，不能夠得到 連續(xù)平滑的邊界。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明實(shí)施例提供一種掛網(wǎng)圖像的邊界檢測(cè)方法，用以解決現(xiàn)有技術(shù) 中對(duì)掛網(wǎng)圖像的邊界定位精度不高的問(wèn)題。
本發(fā)明實(shí)施例提供的一種掛網(wǎng)圖像的邊界檢測(cè)方法，包括 根據(jù)確定的每個(gè)檢測(cè)模板的蘇伯_高斯Soble-Gaussian算子和標(biāo)準(zhǔn)高
斯Gaussian算子，確定維數(shù)為NXN的檢測(cè)模板，其中，N為大于1的整數(shù)，所述
Soble-Gaussian算子為標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子通過(guò)一定運(yùn)算得到的； 根據(jù)當(dāng)前像素點(diǎn)的屬性信息，選擇檢測(cè)所述當(dāng)前像素點(diǎn)的檢測(cè)模板； 利用所述檢測(cè)模板，計(jì)算所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值； 根據(jù)所述響應(yīng)值，與所述當(dāng)前像素點(diǎn)相鄰的像素點(diǎn)的響應(yīng)值的大小關(guān)系，確定所 述當(dāng)前像素點(diǎn)是否為邊界上的像素點(diǎn)。
本發(fā)明實(shí)施例提供的一種掛網(wǎng)圖像的邊界檢測(cè)裝置，包括 確定單元，用于根據(jù)確定的每個(gè)檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子和標(biāo) 準(zhǔn)Gaussian算子，確定維數(shù)為NXN的檢測(cè)模板，其中，N為大于1的整數(shù)，所述 Soble-Gaussian算子為標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子通過(guò)一定運(yùn)算得到的；
6
選擇單元，用于根據(jù)當(dāng)前像素點(diǎn)的屬性信息，從所述確定單元確定的檢測(cè)模板中 選擇檢測(cè)所述當(dāng)前像素點(diǎn)的檢測(cè)模板； 計(jì)算單元，用于利用所述選擇單元選擇的檢測(cè)模板，計(jì)算所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng) 值； 判斷單元，用于根據(jù)所述計(jì)算單元計(jì)算所得的響應(yīng)值，與所述當(dāng)前像素點(diǎn)相鄰的
像素點(diǎn)的響應(yīng)值的大小關(guān)系，判斷所述當(dāng)前像素點(diǎn)是否為邊界上的像素點(diǎn)。 本發(fā)明實(shí)施例中根據(jù)像素點(diǎn)的方向信息不同，選擇不同的檢測(cè)模板，然后利用選
擇的檢測(cè)模板對(duì)像素點(diǎn)的響應(yīng)值進(jìn)行檢測(cè)，通過(guò)將像素點(diǎn)的響應(yīng)值與相鄰像素點(diǎn)的響應(yīng)值
進(jìn)行比較，從而判斷當(dāng)前像素點(diǎn)是否為掛網(wǎng)圖像的邊界點(diǎn)，這種檢測(cè)方法可以提高掛網(wǎng)圖
像的邊界定位精度，有利于后續(xù)對(duì)掛網(wǎng)圖像的處理。


圖1為本發(fā)明實(shí)施例中檢測(cè)掛網(wǎng)圖像的邊界的方法流程圖； 圖2為本發(fā)明實(shí)施例中構(gòu)造方向檢測(cè)模板的方法流程圖； 圖3A為標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子分布圖； 圖3B為將標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子分別向左右平移一個(gè)單位后的分布圖； 圖3C為本發(fā)明實(shí)施例中S0G算子的分布圖； 圖4為本發(fā)明實(shí)施例中一種像素點(diǎn)邊界方向的劃分規(guī)則示意圖； 圖5為本發(fā)明實(shí)施例中構(gòu)造特殊點(diǎn)檢測(cè)模板的方法流程圖； 圖6為本發(fā)明實(shí)施例一的方法流程圖； 圖7為本發(fā)明實(shí)施例二的方法流程圖； 圖8為本發(fā)明實(shí)施例中掛網(wǎng)圖像的邊界檢測(cè)的裝置示意圖； 圖9A為一個(gè)待檢測(cè)的掛網(wǎng)圖像示例圖； 圖9B為利用本發(fā)明實(shí)施例提供的方法檢測(cè)掛網(wǎng)圖像的邊界的效果示例圖； 圖9C為利用Gaussian檢測(cè)模板檢測(cè)掛網(wǎng)圖像的邊界的效果示例圖。
具體實(shí)施例方式
本發(fā)明實(shí)施例中，根據(jù)掛網(wǎng)圖像中當(dāng)前像素點(diǎn)的屬性，為當(dāng)前像素點(diǎn)選擇對(duì)應(yīng)的 檢測(cè)模板，然后將該檢測(cè)模板應(yīng)用于當(dāng)前像素點(diǎn)，計(jì)算出當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值，再將響應(yīng)值 與相鄰像素點(diǎn)的響應(yīng)值進(jìn)行比較，如果當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值大于相鄰像素點(diǎn)的響應(yīng)值，且 其差值大于給定的閾值時(shí)，判定當(dāng)前像素點(diǎn)為邊界像素點(diǎn)。這種方法根據(jù)掛網(wǎng)圖像中不同 像素點(diǎn)具體情況，選擇適合該像素點(diǎn)的邊界檢測(cè)模板，因而可提高掛網(wǎng)圖像邊界檢測(cè)的精 度。 本發(fā)明實(shí)施例中掛網(wǎng)圖像的邊界檢測(cè)的基本流程如圖l所示，主要包括以下步 驟 步驟101 :確定維數(shù)為NXN的多個(gè)檢測(cè)模板。 本發(fā)明實(shí)施例中，為了能更精確的檢測(cè)出掛網(wǎng)圖像的邊界，首先構(gòu)造了多個(gè)檢 測(cè)模板，其中，包括特殊點(diǎn)檢測(cè)模板和方向檢測(cè)模板，每個(gè)檢測(cè)模板是由該檢測(cè)模板的 Soble-Gaussian算子和標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子確定的。
其中，檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子是根據(jù)該檢測(cè)模板的具體情況，通過(guò)將標(biāo) 準(zhǔn)Gaussian算子進(jìn)行一定的運(yùn)算得到的。 步驟102 :根據(jù)當(dāng)前像素點(diǎn)的屬性信息，選擇檢測(cè)該像素點(diǎn)的檢測(cè)模板。 其中，像素點(diǎn)的屬性信息中記錄有該像素點(diǎn)是否為單像素點(diǎn)的細(xì)線上的點(diǎn)，或，水
平方向或垂直方向上的特殊點(diǎn)，以及該像素點(diǎn)的方向等信息。 并且，如果當(dāng)前像素點(diǎn)的屬性信息記錄當(dāng)前像素點(diǎn)為單像素點(diǎn)的細(xì)線上的點(diǎn)，或， 水平方向或垂直方向上的特殊點(diǎn)，則選擇特殊點(diǎn)檢測(cè)模板作為當(dāng)前像素點(diǎn)的檢測(cè)模板；否 則，根據(jù)屬性信息記錄的當(dāng)前像素點(diǎn)的邊界方向，選擇角度與該邊界方向的角度相同的方 向檢測(cè)模板為所述當(dāng)前像素點(diǎn)的檢測(cè)模板。 步驟103 :利用該檢測(cè)模板，計(jì)算所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值。 具體地，將該檢測(cè)模板的中心與當(dāng)前像素點(diǎn)的重合，從掛網(wǎng)圖像中獲取nXn的像 素點(diǎn)陣，并將檢測(cè)模板與該像素點(diǎn)陣做巻積，得到當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值。其中，n為大于1的 奇數(shù)，其數(shù)值是根據(jù)實(shí)際情況預(yù)先設(shè)置的，且為了滿足能獲取nXn個(gè)像素點(diǎn)，檢測(cè)模板的
維數(shù)N應(yīng)該不小于V^n。 步驟104 :根據(jù)計(jì)算所得響應(yīng)值，與當(dāng)前像素點(diǎn)相鄰的像素點(diǎn)的響應(yīng)值的大小關(guān) 系，確定當(dāng)前像素點(diǎn)是否為邊界上的像素點(diǎn)。 具體地，如果當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值大于所述相鄰的像素點(diǎn)的響應(yīng)值，且該響應(yīng)值 與相鄰的像素點(diǎn)的響應(yīng)值的差值大于設(shè)定的閾值，則當(dāng)前像素點(diǎn)為邊界上的像素點(diǎn)，否則， 當(dāng)前像素點(diǎn)為非邊界上的像素點(diǎn)。 在具體實(shí)施過(guò)程中，如果當(dāng)前像素點(diǎn)的邊界方向不是45。方向，則可以選擇在該 像素點(diǎn)的邊界方向的法線方向上，與該像素點(diǎn)相鄰的兩個(gè)像素點(diǎn)，將當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值 與這兩個(gè)相鄰的像素點(diǎn)的響應(yīng)值進(jìn)行比較。 較佳地，如果當(dāng)前像素點(diǎn)的邊界方向?yàn)?5。方向，則可以選擇4個(gè)相鄰的像素點(diǎn)， 將當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值與這4個(gè)像素點(diǎn)的響應(yīng)值進(jìn)行比較。其中，4個(gè)相鄰的像素點(diǎn)為該像 素點(diǎn)的邊界方向的法線方向上相鄰的兩個(gè)像素點(diǎn)，以及在當(dāng)前像素點(diǎn)的邊界方向上與分別 這兩個(gè)像素點(diǎn)相鄰的像素點(diǎn)。 具體地，確定多個(gè)方向檢測(cè)模板的方法流程如圖2所示，主要包括以下步驟
步驟201 :根據(jù)待檢測(cè)像素點(diǎn)的方向的數(shù)量，確定方向檢測(cè)模板的數(shù)量及每個(gè)方 向檢測(cè)模板的角度。 在本發(fā)明實(shí)施例中，像素點(diǎn)的方向經(jīng)過(guò)歸一化處理后的方向，在具體實(shí)施過(guò)程中， 可將0° 360°平分為多個(gè)方向，比如，16個(gè)方向，待檢測(cè)圖像中的像素點(diǎn)的方向即為這 16個(gè)方向中一個(gè)方向，而方向檢測(cè)模板的數(shù)量也就為16，每個(gè)方向檢測(cè)模板的角度與16個(gè) 方向?qū)?yīng)。 步驟202 :根據(jù)每個(gè)方向檢測(cè)模板的角度，構(gòu)造每個(gè)方向檢測(cè)模板的 Soble-Gaussian算子。 具體地，構(gòu)造一個(gè)方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子的步驟包括 步驟202a :將標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子如圖3A中的曲線，沿該方向檢測(cè)模板的角度方
向向左平移一個(gè)單位得到第一 Gaussian算子，如圖3B中的A曲線，其中，圖中的X軸正向
為該檢測(cè)模板的角度方向。
步驟202b :將標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子沿該方向檢測(cè)模板的角度方向向右平移一個(gè)單 位得到第二Guassian算子，如圖3B中的B曲線。 步驟202c :將所述第一 Gaussian算子減去所述第二 Guassian算子，其結(jié)果為該 方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子，如圖3C中的曲線。 步驟203 :利用每個(gè)方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子，構(gòu)造每個(gè)方向檢測(cè)模 板的第一矩陣和第二矩陣。 具體地，如果方向檢測(cè)模板的角度方向不是為水平或垂直的，即該方向檢測(cè)模板 的角度不為O。 、90° 、180°或270° ，則該方向檢測(cè)模板的第一矩陣的分布規(guī)律為
沿該方向檢測(cè)模板的角度方向滿足該檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子分布。
如果方向檢測(cè)模板的角度為O。 、90° 、180°或270° ，則該方向檢測(cè)模板的第一 矩陣的分布規(guī)律為 以通過(guò)該方向檢測(cè)模板的中心、與為該方向檢測(cè)模板的角度方向的法線平行的直 線為界，在該直線的一側(cè)，沿所述角度方向，滿足正的該方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian 算子分布，在該直線的另一側(cè)，沿所述角度方向，滿足負(fù)的標(biāo)準(zhǔn)Guassian算子分布。
其中，方向檢測(cè)模板的第二矩陣的沿該檢測(cè)模板的角度方向的法線方向，滿足 Gaussian算子分布。 步驟204 :根據(jù)每個(gè)方向檢測(cè)模板的第一矩陣和第二矩陣，獲得每個(gè)方向檢測(cè)模 板。 具體地，方向檢測(cè)模板中的每項(xiàng)系數(shù)的值等于第一矩陣和第二矩陣中相應(yīng)項(xiàng)的乘 積，即，假設(shè)一個(gè)方向檢測(cè)模板的為矩陣A，其第一矩陣為矩陣B，第二矩陣為矩陣C，則有
aij = bijX Cij， 1《i《N， 1《j《N， 其中，N為大于1的整數(shù)；aij為矩陣A第i行第j列的元素，bij為第一矩陣的第i 行第j列的元素，Cij為第二矩陣的第i行第j列的元素。 在步驟202中，構(gòu)造每個(gè)方向的Sobel-Guassian算子時(shí)，也可以將標(biāo)準(zhǔn)Guassian 算子在水平方向左右移動(dòng)得到統(tǒng)一的Sobel-Guassian算子，然后，在步驟204中，利用上述 公式計(jì)算出每個(gè)方向檢測(cè)模板的系數(shù)后，將每個(gè)方向檢測(cè)模板的系數(shù)在該檢測(cè)模板的角度 方向進(jìn)行映射，映射后的結(jié)果為每個(gè)方向檢測(cè)模板的系數(shù)。 在具體實(shí)施過(guò)程中，還可以先構(gòu)造角度在一個(gè)象限內(nèi)方向檢測(cè)模板，然后通過(guò)變 換，得到其余的方向檢測(cè)模板，以像素點(diǎn)的方向?yàn)?6個(gè)方向?yàn)槔鐖D4所示，利用上述步 驟202至步驟204中的方法先構(gòu)造角度在第一象限內(nèi)方向檢測(cè)模板，即dir0、dirl、dir2和 dir3方向上的方向檢測(cè)模板，然后通過(guò)變換得到其它象限的方向檢測(cè)模板，具體如下
dir4、 dir5、 dir6、 dir7方向上的方向檢測(cè)模板，可以分別由dir0、 dirl、 dir2禾口 dir3方向上的方向檢測(cè)模板作如下變換得到
X = Y
Y = -X 而dir8、dir9、dirl0、dir11方向上的方向檢測(cè)模板，可以分別由dir0、dirl、dir2 和dir3方向上的方向檢測(cè)模板作如下變換得到
X = -X
Y = -Y
9
dirl2、dirl3、dirl4、dir15方向上的方向檢測(cè)模板，可以分別由dir0、dirl、dir2 和dir3方向上的方向檢測(cè)模板作如下變換得到
X = -Y
Y = X 在實(shí)際操作中，還可以先構(gòu)造角度在第二象限、第三象限或第四象限內(nèi)的方向檢 測(cè)模板，再通過(guò)變換得到其余的方向檢測(cè)模板，也可以先構(gòu)造角度在第一象限和第二象限 內(nèi)的所有方向檢測(cè)模板，再通過(guò)變換得到角度在其余兩個(gè)象限內(nèi)的其他檢測(cè)模板，或是角 度在第一象限內(nèi)的所有方向檢測(cè)模板，以及其余角度在其余象限的一個(gè)或多個(gè)方向檢測(cè)模 板，再通過(guò)變換得到其余的方向檢測(cè)模板。 特殊點(diǎn)檢測(cè)模板是用于檢測(cè)單像素點(diǎn)的細(xì)線上的點(diǎn)，或，水平方向或垂直方向上 的特殊點(diǎn)的檢測(cè)模板，在本發(fā)明實(shí)施例中，特殊點(diǎn)檢測(cè)模板只有一個(gè)，圖5示出了特殊點(diǎn)檢 測(cè)模板的構(gòu)造方法，主要包括以下步驟 步驟501 :根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)Gussian算子，獲取特殊點(diǎn)檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子。
具體地，標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子向左平移一個(gè)單位，減去標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子向右平移 一個(gè)單位，獲得特殊點(diǎn)檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子。
步驟502 :構(gòu)造特殊點(diǎn)檢測(cè)模板的第一矩陣和第二矩陣。 其中，該第一矩陣以居中的一列行量為界，在該列行量的一側(cè)的行向量滿足負(fù)的 上述Soble-Gaussian算子分布，另一側(cè)的行向量滿足正的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子分布。該 第二矩陣的列向量滿足Gaussian算子分布。 步驟503 :利用該第一矩陣和第二矩陣，計(jì)算出特殊點(diǎn)檢測(cè)模板的各個(gè)系數(shù)。
計(jì)算方法同前面計(jì)算方向檢測(cè)模板的方法，在此不在贅述。
實(shí)施例1 圖6提供了當(dāng)前像素點(diǎn)為邊界單像素點(diǎn)的細(xì)線，或，水平方向或垂直方向上的特 殊點(diǎn)時(shí)，確定所述當(dāng)前像素點(diǎn)是否為邊界上的像素點(diǎn)的方法流程，主要包括
步驟601 :確定檢測(cè)當(dāng)前像素點(diǎn)的檢測(cè)模板為特殊點(diǎn)檢測(cè)模板。
步驟602 :利用該特殊點(diǎn)檢測(cè)模板，計(jì)算當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值。 步驟603 :判斷當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值是否大于與該像素點(diǎn)相鄰的像素點(diǎn)的響應(yīng) 值，如果是，繼續(xù)步驟604，否則，進(jìn)入步驟606。 步驟604 :判斷當(dāng)前像素點(diǎn)與所述相鄰像素點(diǎn)的響應(yīng)值的差值是否大于設(shè)定的閾
值，如果是，繼續(xù)步驟605，否則，進(jìn)入步驟606。 步驟605 :確定所述當(dāng)前像素點(diǎn)為邊界上的像素點(diǎn)。 步驟606 :確定所述當(dāng)前像素點(diǎn)為非邊界上的像素點(diǎn)。 實(shí)施例2 圖7提供了當(dāng)前像素點(diǎn)不為單像素點(diǎn)的細(xì)線上的點(diǎn)，或水平、垂直方向上的特殊
點(diǎn)時(shí)，確定所述當(dāng)前像素點(diǎn)是否為邊界上的像素點(diǎn)的方法流程，主要包括 步驟701 :根據(jù)當(dāng)前像素點(diǎn)的邊界方向，選擇與該邊界方向角度一致的方向檢測(cè)模板。 比如，如果當(dāng)前像素點(diǎn)的邊界方向?yàn)?2.5。，則選擇角度為22.5。的方向檢測(cè)模 板作為當(dāng)前像素點(diǎn)的邊界檢測(cè)模板。其中，方向檢測(cè)模板為NXN的系數(shù)矩陣，N為大于1的整數(shù)。
步驟702 :利用該方向檢測(cè)模板，計(jì)算當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值。 首先，將該方向檢測(cè)模板的中心與當(dāng)前像素點(diǎn)重合，從掛網(wǎng)圖像中獲取在該方向
檢測(cè)模板的范圍內(nèi)的nXn個(gè)像素點(diǎn)，其中，n為大于l的奇數(shù)，且N三V^n;然后，將該方向
檢測(cè)模板與獲取的nXn個(gè)像素點(diǎn)組成的當(dāng)前像素點(diǎn)陣作巻積，其結(jié)果即為當(dāng)前像素點(diǎn)的 響應(yīng)值。 步驟703 :判斷當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值是否大于與該像素點(diǎn)相鄰的像素點(diǎn)的響應(yīng) 值，如果是，繼續(xù)步驟704，否則，進(jìn)入步驟706。 步驟704 :判斷當(dāng)前像素點(diǎn)與所述相鄰像素點(diǎn)的響應(yīng)值的差值是否大于設(shè)定的閾
值，如果是，繼續(xù)步驟705，否則，進(jìn)入步驟706。 步驟705 :確定所述當(dāng)前像素點(diǎn)為邊界上的像素點(diǎn)。 步驟706 :確定所述當(dāng)前像素點(diǎn)為非邊界上的像素點(diǎn)。 如圖8所示，本發(fā)明實(shí)施提供的一種掛網(wǎng)圖像的邊界檢測(cè)裝置示意圖，包括確定 單元80、選擇單元81、計(jì)算單元82和判斷單元83。其中， 確定單元80 ，用于根據(jù)確定的每個(gè)檢測(cè)模板的Sob 1 e-Gaussian算子和標(biāo)準(zhǔn) Gaussian算子，確定維數(shù)為NXN的檢測(cè)模板。 其中，N為大于1的整數(shù)，所述Soble-Gaussian算子為標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子通過(guò)一 定運(yùn)算得到的。 其中，檢測(cè)模板包括特殊點(diǎn)檢測(cè)模板和多個(gè)方向檢測(cè)模板。方向檢測(cè)模板和特殊 點(diǎn)檢測(cè)模板為NXN的系數(shù)矩陣，其中N是大于1的整數(shù)，特殊點(diǎn)檢測(cè)模板用來(lái)檢測(cè)單像素 點(diǎn)的細(xì)線上的點(diǎn)，或，水平方向或垂直方向上的特殊點(diǎn)是否為邊界像素點(diǎn)，而方向檢測(cè)模板 用于檢測(cè)除上述特殊點(diǎn)以外的其它像素點(diǎn)是否為邊界像素點(diǎn)。 具體地，所述確定單元80進(jìn)一步包括第一確定子單元800和第二確定子單元 801。其中， 第一確定子單元800，用于根據(jù)確定的每個(gè)方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子 和標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子，確定多個(gè)方向檢測(cè)模板。 進(jìn)一步地，第一確定子單元800可以包括第一確定模塊8000、第一構(gòu)造模塊8001 和第一獲取模塊8002。其中， 第一確定模塊8000，用于根據(jù)待檢測(cè)像素點(diǎn)的方向的數(shù)量，確定方向檢測(cè)模板的 數(shù)量及每個(gè)方向檢測(cè)模板的角度。 第一構(gòu)造模塊8001，用于根據(jù)所每個(gè)方向檢測(cè)模板的角度，構(gòu)造每個(gè)方向檢測(cè)模 板的Soble-Gaussian算子。 第一獲取模塊8002，用于根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子、每個(gè)方向檢測(cè)模板的 Soble-Gaussian算子和每個(gè)方向檢測(cè)模板的角度，分別構(gòu)造每個(gè)方向檢測(cè)模板。
進(jìn)一步地，第一確定子單元800還可以包括第二確定模塊8003、第二構(gòu)造模塊 8004、第二獲取模塊8005和變換模塊8006。其中， 第二確定模塊8003，用于根據(jù)待檢測(cè)像素點(diǎn)的方向的數(shù)量，確定方向檢測(cè)模板的 數(shù)量及每個(gè)方向檢測(cè)模板的角度。 第二構(gòu)造模塊8004，用于根據(jù)每個(gè)方向檢測(cè)模板的角度，構(gòu)造至少一個(gè)象限內(nèi)的
11方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子。 第二獲取模塊8005，用于根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子、所述至少一個(gè)象限內(nèi)的方向檢 測(cè)模板的Soble-Gaussian算子和所述至少一個(gè)象限內(nèi)的每個(gè)方向檢測(cè)模板的角度，分別 構(gòu)造所述至少一個(gè)象限內(nèi)的每個(gè)方向檢測(cè)模板。 變換模塊8006，用于將所述至少一個(gè)象限內(nèi)的方向檢測(cè)模板做對(duì)稱(chēng)變換，得到除 所述至少一個(gè)象限內(nèi)的方向檢測(cè)模板的其它方向檢測(cè)模板。 第二確定子單元801，用于根據(jù)確定的特殊點(diǎn)檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子和 標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子，確定特殊點(diǎn)檢測(cè)模板。 進(jìn)一步地，第二確定子單元801包括獲取模塊8010、構(gòu)造模塊8011和確定模塊 8012。其中， 獲取模塊8010，用于將標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子向左平移一個(gè)單位后，減去將標(biāo)準(zhǔn)
Gaussian算子向右平移一個(gè)單位，獲取所述特殊點(diǎn)檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子。 構(gòu)造模塊8011，用于構(gòu)造居中列向量的一側(cè)的行向量滿足負(fù)的獲取模塊8010
獲取的Soble-Gaussian算子分布，居中列向量的另一側(cè)的行向量滿足正的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)
Gaussian算子分布的第一矩陣，以及列向量滿足Gaussian算子分布的第二矩陣。 確定模塊8012，用于將所述第一矩陣和第二矩陣按照設(shè)置的運(yùn)算規(guī)則進(jìn)行運(yùn)算，
確定所述特殊點(diǎn)檢測(cè)模板。 選擇單元81，用于根據(jù)當(dāng)前像素點(diǎn)的屬性信息，從確定單元80確定的檢測(cè)模板中 選擇檢測(cè)所述當(dāng)前像素點(diǎn)的檢測(cè)模板。 在確定好檢測(cè)所述當(dāng)前像素點(diǎn)的檢測(cè)模板后，該裝置調(diào)用計(jì)算單元82計(jì)算當(dāng)前 像素點(diǎn)的響應(yīng)值。 計(jì)算單元82，用于利用所述選擇單元81選擇的檢測(cè)模板，計(jì)算所述當(dāng)前像素點(diǎn)的 響應(yīng)值。 具體地，所述計(jì)算單元82包括獲取子單元820和計(jì)算子單元821。其中，
獲取子單元820，用于將所述檢測(cè)模板的中心與當(dāng)前像素點(diǎn)重合，從掛網(wǎng)圖像中獲 取預(yù)先的設(shè)置的nXn個(gè)像素點(diǎn)作為當(dāng)前像素點(diǎn)陣。
其中，n為大于1的整數(shù)，且N^ V^n。 計(jì)算子單元821，用于計(jì)算所述檢測(cè)模板與所述當(dāng)前像素點(diǎn)陣的巻積，即當(dāng)前像素 點(diǎn)的響應(yīng)值。 在獲取當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值后，該裝置調(diào)用判斷單元83，將當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值
與相鄰像素點(diǎn)的響應(yīng)值進(jìn)行比較，從而判斷當(dāng)前像素點(diǎn)是否為邊界上的像素點(diǎn)。 判斷單元83，用于根據(jù)所述計(jì)算單元82計(jì)算所得的響應(yīng)值，與所述當(dāng)前像素點(diǎn)相
鄰的像素點(diǎn)的響應(yīng)值的大小關(guān)系，判斷所述當(dāng)前像素點(diǎn)是否為邊界上的像素點(diǎn)。 具體地，判斷單元83可包括第一判斷子單元830和第二判斷子單元831。其中， 第一判斷子單元830，用于判斷所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值是否大于所述相鄰的像
素點(diǎn)的響應(yīng)值。如果當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值小于所述相鄰像素點(diǎn)的響應(yīng)值，則判定所述當(dāng)前
像素點(diǎn)為非邊界上的像素點(diǎn)，如果當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值大于所述相鄰像素點(diǎn)的響應(yīng)值，則
調(diào)用第二判斷子單元831進(jìn)行進(jìn)一步的判斷。 第二判斷子單元831，用于在所述第一判斷子單元830判斷所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值大于所述相鄰的像素點(diǎn)的響應(yīng)值時(shí)，判斷所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值與所述相鄰的像素 點(diǎn)的響應(yīng)值的差值是否大于設(shè)定的閾值。如果確定所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值與所述相鄰的 像素點(diǎn)的響應(yīng)值的差值大于設(shè)定的閾值，則確定所述當(dāng)前像素點(diǎn)為邊界上的像素點(diǎn)，反之 則不然。 利用本發(fā)明實(shí)施例提供的邊界檢測(cè)方法對(duì)圖9A所述的掛網(wǎng)圖像進(jìn)行邊界檢測(cè)的 效果如圖9B，而僅利用Gaussian檢測(cè)模板對(duì)圖9A的邊界進(jìn)行邊界檢測(cè)的效果如圖9C所 示。 本發(fā)明實(shí)施例中，通過(guò)構(gòu)造SOG模板，根據(jù)掛網(wǎng)圖像的邊界方向選擇邊界檢測(cè)模 板，對(duì)掛網(wǎng)圖像的邊界進(jìn)行檢測(cè)，該方法不依賴(lài)于特定掛網(wǎng)方案，無(wú)需進(jìn)行退網(wǎng)操作，能夠 保證在高效低耗的前提下，直接對(duì)掛網(wǎng)圖進(jìn)行邊界檢測(cè)，提高邊界定位的精度，解決傳統(tǒng)算 法在掛網(wǎng)圖像邊界檢測(cè)時(shí)的不足。 顯然，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以對(duì)本發(fā)明進(jìn)行各種改動(dòng)和變型而不脫離本發(fā)明的精 神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權(quán)利要求及其等同技術(shù)的范圍 之內(nèi)，則本發(fā)明也意圖包含這些改動(dòng)和變型在內(nèi)。
1權(quán)利要求
一種掛網(wǎng)圖像的邊界檢測(cè)方法，其特征在于，包括根據(jù)確定的每個(gè)檢測(cè)模板的蘇伯-高斯Soble-Gaussian算子和標(biāo)準(zhǔn)高斯Gaussian算子，確定維數(shù)為N×N的檢測(cè)模板，其中，N為大于1的整數(shù)，所述Soble-Gaussian算子為標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子通過(guò)一定運(yùn)算得到的；根據(jù)當(dāng)前像素點(diǎn)的屬性信息，選擇檢測(cè)所述當(dāng)前像素點(diǎn)的檢測(cè)模板；利用所述檢測(cè)模板，計(jì)算所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值；根據(jù)所述響應(yīng)值，與所述當(dāng)前像素點(diǎn)相鄰的像素點(diǎn)的響應(yīng)值的大小關(guān)系，確定所述當(dāng)前像素點(diǎn)是否為邊界上的像素點(diǎn)。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述檢測(cè)模板包括特殊點(diǎn)檢測(cè)模板和方向檢測(cè)模板。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，確定所述方向檢測(cè)模板，包括根據(jù)待檢測(cè)像素點(diǎn)的方向的數(shù)量，確定方向檢測(cè)模板的數(shù)量及方向檢測(cè)模板的角度；根據(jù)方向檢測(cè)模板的角度，構(gòu)造方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子、方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子和方向檢測(cè)模板的角度，分別構(gòu)造不同角度的方向檢測(cè)模板。
4. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，確定所述方向檢測(cè)模板，包括根據(jù)待檢測(cè)像素點(diǎn)的方向的數(shù)量，確定方向檢測(cè)模板的數(shù)量及方向檢測(cè)模板的角度；根據(jù)每個(gè)方向檢測(cè)模板的角度，構(gòu)造至少一個(gè)象限內(nèi)的方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子；根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子、所述至少一個(gè)象限內(nèi)的方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子和所述至少一個(gè)象限內(nèi)的每個(gè)方向檢測(cè)模板的角度，分別構(gòu)造所述至少一個(gè)象限內(nèi)的不同角度的方向檢測(cè)模板；將所述至少一個(gè)象限內(nèi)的方向檢測(cè)模板做對(duì)稱(chēng)變換，得到除所述至少一個(gè)象限內(nèi)的方向檢測(cè)模板的其它方向檢測(cè)模板。
5. 根據(jù)權(quán)利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述構(gòu)造方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子，包括將標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子沿該方向檢測(cè)模板的角度方向向左平移一個(gè)單位得到第一Gaussian算子；將標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子沿該方向檢測(cè)模板的角度方向向右平移一個(gè)單位得到第二Gimssian算子；將所述第一 Gaussian算子減去所述第二 Guassian算子，其結(jié)果為該方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子。
6. 根據(jù)權(quán)利要求3或4所述的方法，其特征在于，所述構(gòu)造方向檢測(cè)模板，包括構(gòu)造在該方向檢測(cè)模板的角度方向滿足一定規(guī)則的該方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子或\和Gaussian算子分布的第一矩陣，以及在所述角度方向的法線方向滿足Gaussian算子分布的第二矩陣；將所述第一矩陣和第二矩陣按照設(shè)置的運(yùn)算規(guī)則進(jìn)行運(yùn)算，獲得所述方向檢測(cè)模板。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，如果所述方向檢測(cè)模板的角度為0。、90° 、180°或270° ，則所述第一矩陣的分布規(guī)律為，以通過(guò)該方向檢測(cè)模板的中心、與為該方向檢測(cè)模板的角度方向的法線平行的直線為 界，在該直線的一側(cè)，沿所述角度方向，滿足正的該方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子 分布，在該直線的另一側(cè)，沿所述角度方向，滿足負(fù)的標(biāo)準(zhǔn)Guassian算子分布。
8. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其特征在于，如果所述方向檢測(cè)模板的角度不為0。、 90° 、180°或270° ，所述第一矩陣沿該方向檢測(cè)模板的角度方向滿足該檢測(cè)模板的 Soble-Gaussian算子分布。
9. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定特殊點(diǎn)檢測(cè)模板，包括標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子向左平移一個(gè)單位，減去標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子向右平移一個(gè)單位，獲 得所述特殊點(diǎn)檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子；構(gòu)造在居中列向量的一側(cè)的行向量滿足負(fù)的所述Soble-Gaussian算子分布，在居中 列向量的另一側(cè)的行向量滿足正的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子分布的第一矩陣，以及列向量 滿足Gaussian算子分布的第二矩陣；將所述第一矩陣和第二矩陣按照設(shè)置的運(yùn)算規(guī)則進(jìn)行運(yùn)算，獲得所述特殊點(diǎn)檢測(cè)模板。
10. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述選擇檢測(cè)所述當(dāng)前像素點(diǎn)的檢測(cè)模 板，包括如果所述當(dāng)前像素點(diǎn)的屬性信息記錄當(dāng)前像素點(diǎn)為單像素點(diǎn)的細(xì)線上的點(diǎn)，或，水平 方向或垂直方向上的特殊點(diǎn)，則確定檢測(cè)所述當(dāng)前像素點(diǎn)的檢測(cè)模板為特殊點(diǎn)檢測(cè)模板； 否則，根據(jù)所述屬性信息記錄的當(dāng)前像素點(diǎn)的邊界方向，選擇角度與該邊界方向的角度相同 的方向檢測(cè)模板為所述當(dāng)前像素點(diǎn)的檢測(cè)模板。
11. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述計(jì)算所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值，包括將所述檢測(cè)模板的中心與當(dāng)前像素點(diǎn)重合，從掛網(wǎng)圖像中獲取預(yù)先的設(shè)置的nXn個(gè) 像素點(diǎn)作為當(dāng)前像素點(diǎn)陣，其中，n為大于l的整數(shù)，且N2 V^n;計(jì)算所述檢測(cè)模板與所述當(dāng)前像素點(diǎn)陣的巻積，即當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值。
12. 據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定所述當(dāng)前像素點(diǎn)是否為邊界上的 像素點(diǎn)，包括A、 判斷所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值是否大于所述相鄰的像素點(diǎn)的響應(yīng)值，如果是，則繼 續(xù)步驟B，否則，確定所述當(dāng)前像素點(diǎn)為非邊界上的像素點(diǎn)，結(jié)束；B、 判斷所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值與所述相鄰的像素點(diǎn)的響應(yīng)值的差值是否大于設(shè)定 的閾值，如果是，則確定所述當(dāng)前像素點(diǎn)為邊界上的像素點(diǎn)，否則，確定所述當(dāng)前像素點(diǎn)為 非邊界上的像素點(diǎn)。
13. —種掛網(wǎng)圖像的邊界檢測(cè)裝置，其特征在于，包括確定單元，用于根據(jù)確定的每個(gè)檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子和標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算 子，確定維數(shù)為NXN的檢測(cè)模板，其中，N為大于1的整數(shù)，所述Soble-Gaussian算子為標(biāo) 準(zhǔn)Gaussian算子通過(guò)一定運(yùn)算得到的；選擇單元，用于根據(jù)當(dāng)前像素點(diǎn)的屬性信息，從所述確定單元確定的檢測(cè)模板中選擇檢測(cè)所述當(dāng)前像素點(diǎn)的檢測(cè)模板；計(jì)算單元，用于利用所述選擇單元選擇的檢測(cè)模板，計(jì)算所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值； 判斷單元，用于根據(jù)所述計(jì)算單元計(jì)算所得的響應(yīng)值，與所述當(dāng)前像素點(diǎn)相鄰的像素 點(diǎn)的響應(yīng)值的大小關(guān)系，判斷所述當(dāng)前像素點(diǎn)是否為邊界上的像素點(diǎn)。
14. 根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述確定單元包括第 一確定子單元，用于根據(jù)確定的方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子和標(biāo)準(zhǔn) Gaussian算子，確定方向檢測(cè)模板；第二確定子單元，用于根據(jù)確定的特殊點(diǎn)檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子和標(biāo)準(zhǔn) Gaussian算子，確定特殊點(diǎn)檢測(cè)模板。
15. 根據(jù)權(quán)利要求14所述的裝置，其特征在于，所述第一確定子單元包括 第一確定模塊，用于根據(jù)待檢測(cè)像素點(diǎn)的方向的數(shù)量，確定方向檢測(cè)模板的數(shù)量及方向檢測(cè)模板的角度；第 一 構(gòu)造模塊，用于根據(jù)所方向檢測(cè)模板的角度，構(gòu)造方向檢測(cè)模板的 Soble-Gaussian算子；第一獲取模塊，用于根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子、方向檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子和 方向檢測(cè)模板的角度，分別構(gòu)造不同角度方向檢測(cè)模板。
16. 根據(jù)權(quán)利要求15所述的裝置，其特征在于，所述第一確定子單元包括 第二確定模塊，用于根據(jù)待檢測(cè)像素點(diǎn)的方向的數(shù)量，確定方向檢測(cè)模板的數(shù)量及方向檢測(cè)模板的角度；第二構(gòu)造模塊，用于根據(jù)方向檢測(cè)模板的角度，構(gòu)造至少一個(gè)象限內(nèi)的方向檢測(cè)模板 的Soble-Gaussian算子；第二獲取模塊，用于根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子、所述至少一個(gè)象限內(nèi)的方向檢測(cè)模板的 Soble-Gaussian算子和所述至少一個(gè)象限內(nèi)的方向檢測(cè)模板的角度，分別構(gòu)造所述至少一 個(gè)象限內(nèi)的方向檢測(cè)模板；變換模塊，用于將所述至少一個(gè)象限內(nèi)的方向檢測(cè)模板做對(duì)稱(chēng)變換，得到除所述至少 一個(gè)象限內(nèi)的方向檢測(cè)模板的其它方向檢測(cè)模板。
17. 根據(jù)權(quán)利要求14所述的裝置，其特征在于，所述第二確定子單元包括 獲取模塊，用于將標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子向左平移一個(gè)單位后，減去將標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子向右平移一個(gè)單位，獲取所述特殊點(diǎn)檢測(cè)模板的Soble-Gaussian算子；構(gòu)造模塊，用于構(gòu)造居中列向量的一側(cè)的行向量滿足負(fù)的所述Soble-Gaussian算子分布，居中列向量的另一側(cè)的行向量滿足正的標(biāo)準(zhǔn)標(biāo)準(zhǔn)Gaussian算子分布的第一矩陣，以及列向量滿足Gaussian算子分布的第二矩陣；確定模塊，用于將所述第一矩陣和第二矩陣按照設(shè)置的運(yùn)算規(guī)則進(jìn)行運(yùn)算，確定所述特殊點(diǎn)檢測(cè)模板。
18. 根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述計(jì)算單元包括 獲取子單元，用于將所述檢測(cè)模板的中心與當(dāng)前像素點(diǎn)重合，從掛網(wǎng)圖像中獲取預(yù)先的設(shè)置的nXn個(gè)像素點(diǎn)作為當(dāng)前像素點(diǎn)陣，其中，n為大于l的整數(shù)，且N^ Wn;計(jì)算子單元，用于計(jì)算所述檢測(cè)模板與所述當(dāng)前像素點(diǎn)陣的巻積，即當(dāng)前像素點(diǎn)的響 應(yīng)值。
19. 根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，其特征在于，所述判斷單元包括第一判斷子單元，用于判斷所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值是否大于所述相鄰的像素點(diǎn)的響 應(yīng)值；第二判斷子單元，用于在所述第一判斷子單元判斷所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值大于所述 相鄰的像素點(diǎn)的響應(yīng)值時(shí)，判斷所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值與所述相鄰的像素點(diǎn)的響應(yīng)值的 差值是否大于設(shè)定的閾值。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種掛網(wǎng)圖像的邊界檢測(cè)方法和裝置，用以解決現(xiàn)有技術(shù)中對(duì)掛網(wǎng)圖像的邊界定位精度不高，檢測(cè)出來(lái)的邊界存在間斷的問(wèn)題。該方法根據(jù)確定的每個(gè)檢測(cè)模板的蘇伯-高斯Soble-Gaussian算子和標(biāo)準(zhǔn)高斯Gaussian算子，確定維數(shù)為N×N的多個(gè)檢測(cè)模板，然后根據(jù)當(dāng)前像素點(diǎn)的屬性信息，選擇檢測(cè)所述當(dāng)前像素點(diǎn)的檢測(cè)模板，再利用所述檢測(cè)模板，計(jì)算所述當(dāng)前像素點(diǎn)的響應(yīng)值，并通過(guò)比較與所述當(dāng)前像素點(diǎn)相鄰的像素點(diǎn)的響應(yīng)值的大小關(guān)系，確定所述當(dāng)前像素點(diǎn)是否為邊界上的像素點(diǎn)。根據(jù)本發(fā)明提出的方案，對(duì)掛網(wǎng)圖像邊界的各個(gè)方向都能直接進(jìn)行邊界檢測(cè)，提高了掛網(wǎng)圖像的邊界定位精度。
文檔編號(hào)G06T7/00GK101727667SQ20081022429
公開(kāi)日2010年6月9日 申請(qǐng)日期2008年10月16日 優(yōu)先權(quán)日2008年10月16日
發(fā)明者六尾敏明, 李平立, 紀(jì)延瑤, 袁夢(mèng)尤 申請(qǐng)人:北京大學(xué);方正國(guó)際軟件(北京)有限公司;京瓷美達(dá)株式會(huì)社