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    基于三次Bezier曲線逼近的邊緣亞像素定位方法

    2015-12-25 11:57劉成志李軍成楊煉
    軟件 2015年7期

    劉成志++李軍成++楊煉

    摘要:圖像邊緣定位是圖像處理研究的一大熱點(diǎn)問題,近年來,國(guó)內(nèi)外學(xué)者主要集中于對(duì)邊緣亞像素定位方法的研究。本文研究了基于三次Bezier曲線逼近的圖像邊緣亞像素定位方法。首先利用傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算子對(duì)邊緣點(diǎn)位置進(jìn)行粗定位,獲得邊緣點(diǎn)的大致位置;然后以邊緣點(diǎn)為中心取若干點(diǎn)作為考察點(diǎn),利用三次Bezier曲線去逼近所假設(shè)的邊緣函數(shù)以獲取圖像邊緣的亞像素定位。該方法通過粗、精兩次定位能較快獲得邊緣的亞像素位置,具有定位精度較高,計(jì)算速度快等優(yōu)點(diǎn)。

    關(guān)鍵詞:三次B ezier曲線;Sobel算子;亞像素定位;精定位

    中圖分類號(hào):TP391.4

    文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2015.07.007

    0 引言

    在圖像邊緣定位中,常用的方法都是以像素為單位利用一階或二階微分算子進(jìn)行處理,如Rebort算子、Sobel算子、Prewitt算子、LOG算子和Canny算子等。然而,隨著工業(yè)生產(chǎn)的精度越來越高,像素級(jí)的邊緣定位已無法滿足實(shí)際的需要,許多學(xué)者開始致力于邊緣亞像素定位方法的研究。目前,常用的邊緣亞像素定位方法可分為三類:矩法、插值法和擬合(逼近)法。矩法是根據(jù)圖像的空間矩、灰度矩、質(zhì)心及局部能量等保持不變的特性,通過像素灰度值和邊緣的灰度分布計(jì)算不同統(tǒng)計(jì)量來實(shí)現(xiàn)邊緣的亞像素定位。利用矩法進(jìn)行邊緣亞像素定位時(shí)定位精度較高,但其主要采用模板卷積方式,導(dǎo)致其計(jì)算速度較慢。插值法是根據(jù)圖像邊緣附近像素點(diǎn)的灰度值或灰度值的導(dǎo)數(shù)進(jìn)行插值,通過增加信息量來實(shí)現(xiàn)亞像素邊緣檢測(cè)。利用插值法進(jìn)行亞像素邊緣檢測(cè)時(shí)計(jì)算速度較快,但其定位依賴于相鄰像素間的灰度值及坐標(biāo),定位精度不高。擬合(逼近)法可具體分為兩種類型:一種是根據(jù)假設(shè)的邊緣函數(shù),利用圖像邊緣灰度值擬合(逼近)邊緣函數(shù)實(shí)現(xiàn)邊緣的亞像素定位,主要有多項(xiàng)式擬合法、B樣條擬合法、非線性擬合法等;另一種則是根據(jù)假設(shè)的邊緣灰度值變化函數(shù),利用圖像邊緣灰度差分值擬合(逼近)邊緣變化函數(shù)來實(shí)現(xiàn)邊緣的亞像素定位,主要有二次多項(xiàng)式擬合法、高斯曲線擬合法等。利用擬合法進(jìn)行亞像素邊緣檢測(cè)時(shí),其定位精度較高,計(jì)算速度比矩法快。

    由于擬合法在速度和精度間達(dá)到了一定的平衡,通過粗、精兩次定位可較快獲得邊緣的亞像素位置,因此是一種較為合適的邊緣亞像素定位方法。然而,目前利用擬合(逼近)法進(jìn)行邊緣亞像素定位時(shí),大多采用代數(shù)曲線作為擬合(逼近)工具,而鮮有采用參數(shù)曲線作為擬合(逼近)工具的研究。為此,本文主要研究了一種基于三次Bezier曲線逼近的邊緣亞像素定位方法。

    1 基于三次Bezier曲線逼近的邊緣亞像素定位

    1.1 邊緣亞像素定位的基本原理

    利用三次Bezier曲線逼近進(jìn)行亞像素邊緣檢測(cè)的步驟是:首先利用傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)算子對(duì)邊緣點(diǎn)位置進(jìn)行粗定位,獲得邊緣點(diǎn)的大致位置;然后以邊緣點(diǎn)為中心沿邊緣點(diǎn)方向取若干點(diǎn)(一般為3~4個(gè))作為考察點(diǎn);最后利用三次Bezier曲線去逼近所假設(shè)的邊緣函數(shù)或邊緣變化函數(shù),通過對(duì)三次Bezier逼近曲線求導(dǎo)獲取邊緣的精定位,從而實(shí)現(xiàn)圖像邊緣的亞像素定位。利用三次Bezier逼近進(jìn)行亞像素邊緣檢測(cè)的基本過程如圖1所示。

    1.2 邊緣的粗定位與取點(diǎn)

    所謂邊緣的粗定位,是指利用傳統(tǒng)邊緣檢測(cè)方法確定邊緣點(diǎn)的大致位置。傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)有Rebort算子、Sobel算子、Prewitt算子、LOG算子和Canny算子等,在利用傳統(tǒng)檢測(cè)算子對(duì)邊緣進(jìn)行粗定位時(shí),其優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比如表1所示。

    由表1可知,利用傳統(tǒng)檢測(cè)算子進(jìn)行邊緣粗定位時(shí),在速度、精度及噪聲抑制方面不能同時(shí)得到滿足。雖然Sobel算子對(duì)邊緣的粗定位精度不夠高,由于在空間上容易實(shí)現(xiàn),邊緣檢測(cè)效果較好且對(duì)噪聲具有一定的平滑作用,因此本文將Sobel算子選作邊緣的粗定位算子。

    對(duì)于數(shù)字圖像f(x,y),傳統(tǒng)Sobel算子從水平和垂直兩個(gè)方向,利用像素點(diǎn)上下、左右鄰點(diǎn)的灰度加權(quán)算法,根據(jù)在邊緣點(diǎn)達(dá)到極值實(shí)現(xiàn)邊緣檢測(cè),其模板如圖2所示。

    適當(dāng)選取某一閾值TH,當(dāng)S(i,j)>TH時(shí),將(i,j)視為邊緣點(diǎn),同時(shí)也可判斷出邊緣方向。利用Sobel算子獲得粗定位邊緣像素點(diǎn)后,以邊緣點(diǎn)為中心,沿邊緣方向的兩側(cè)各拓展2個(gè)像素點(diǎn),得到長(zhǎng)度為5的邊緣灰度值向量。

    1.3 基于三次Bezier曲線逼近的邊緣精定位

    利用Sobel算子對(duì)一幅數(shù)字圖像的邊緣進(jìn)行粗定位處理后,得到粗定位邊緣像素點(diǎn)所對(duì)應(yīng)的灰度值向量組{G1,G2,…,Gn},對(duì)邊緣灰度值向量Gi(i=1,2,…n)作三次Bezier曲線逼近,可通過求逼近多項(xiàng)式的二階導(dǎo)來獲得精定位邊緣點(diǎn)。

    作為一種優(yōu)秀的曲線造型工具,Bezier曲線已在諸多領(lǐng)域獲得了廣泛的應(yīng)用。一般地,函數(shù)形式的n次Bezier曲線可表示為

    其中 為給定的值。

    給定連續(xù)函數(shù) 并取 ,則由式(1)定義的函數(shù)形式的n次Bezier曲線又稱為n次Bernstein多項(xiàng)式。由Weierstrass逼近定理可知,在區(qū)間[0,1]上可用B ernstein多項(xiàng)式逼近連續(xù)函數(shù)廠(t),且可達(dá)到任意精度。但由于隨著逼近精度的提高,Bernstein多項(xiàng)式的次數(shù)也相應(yīng)提高,會(huì)存在計(jì)算不穩(wěn)定的問題,因此在實(shí)際應(yīng)用中,要根據(jù)實(shí)際情況合理選擇Bernstein多項(xiàng)式的次數(shù)。由于是通過求逼近多項(xiàng)式的二階導(dǎo)來獲得精定位邊緣點(diǎn),因此為了計(jì)算方便,本文選擇三次B ernstein多項(xiàng)式作為逼近函數(shù)。

    當(dāng)n=3時(shí),式(1)對(duì)應(yīng)的三次Bezier曲線可表示為

    設(shè)某粗定位邊緣像素點(diǎn)的坐標(biāo)為(x0,Yo),其邊緣方向?yàn)榇怪狈较?。以x0為中心,沿垂直方向的兩側(cè)各拓展2個(gè)像素點(diǎn),其水平坐標(biāo)分別記為X-2,X-1與Xl,X2,并將5個(gè)邊緣像素點(diǎn)對(duì)應(yīng)的灰度值向量記為G={g0,g1,…,g4}。

    將G的分量看作是區(qū)間[o,1]上某邊緣函數(shù)f(f)在等距節(jié)點(diǎn) 上的取值,即滿足 。由于像素點(diǎn)坐標(biāo)之間滿足 ,于是像素點(diǎn)坐標(biāo)x與變量t之間滿足

    由式(2)不難推導(dǎo)得B3(0)=P0,B3(1)=p3,于是利用三次Bezier曲線逼近f(t)時(shí),其表達(dá)式可改寫為

    下面只需確定式(4)中的P1與p2即可實(shí)現(xiàn)三次Bezier曲線B3(t)對(duì)邊緣函數(shù)f(t)的逼近。由最小二乘原理,可令

    由求多元函數(shù)取極值的必要條件有式(5)改寫成矩陣形式并計(jì)算整理得方程組

    將式(6)所得結(jié)果P1, P2代人式(4)即得三次Bezier曲線逼近曲線為

    其中 為粗定位邊緣像素點(diǎn)的坐標(biāo)。

    同理可得沿水平邊緣方向的精定位像素點(diǎn)(亞像素級(jí))坐標(biāo)為

    其中 為粗定位邊緣像素點(diǎn)的坐標(biāo)。

    例如,利用改進(jìn)Sobel算子對(duì)256x256 (8bit)的標(biāo)準(zhǔn)Lena圖進(jìn)行邊緣粗定位,其中某一邊緣點(diǎn)的粗定位坐標(biāo)為(101,119),對(duì)應(yīng)的像素灰度值為73,邊緣方向?yàn)榇怪狈较?。以該粗定位邊緣點(diǎn)為中心,沿垂直方向兩側(cè)各拓展2個(gè)像素點(diǎn),對(duì)應(yīng)的灰度值分別為127,107,57,54,即所得邊緣灰度值向量G={127,107,73,57,54}。由式(6)計(jì)算得P1=107.6863,P2= 35.3529,將其代人式(8)可得t*=0.3607,由式(9)可得精定位像素點(diǎn)坐標(biāo)為(x*, y*)= (100.4427,119)。

    2 結(jié)語

    本文提出了一種基于三次Bezier曲線逼近的圖像邊緣亞像素定位方法,通過粗、精兩次定位能較快獲得邊緣的亞像素位置,具有定位精度較高,計(jì)算速度快等優(yōu)點(diǎn)。此外,該方法首次采用參數(shù)曲線三次Bezier曲線作為擬合工具來逼近圖像邊緣函數(shù),研究工作具有一定的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。在今后的研究工作中,將進(jìn)一步應(yīng)用到圖像邊緣亞像素定位的具體實(shí)例中。

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