紅外圖像邊緣檢測算法綜述

何 謙，劉伯運(yùn)

〈綜述與評論〉

紅外圖像邊緣檢測算法綜述

何 謙，劉伯運(yùn)

（海軍工程大學(xué) 動力工程學(xué)院，湖北 武漢 430033）

為填補(bǔ)紅外圖像邊緣檢測算法綜述性研究的空白，使更多研究者較為全面地了解目前成果，并為后續(xù)研究提供有價值的參考，遴選了近十年國內(nèi)外紅外圖像邊緣檢測技術(shù)研究的相關(guān)文獻(xiàn)。首先概述了紅外成像與邊緣檢測技術(shù)，進(jìn)而闡述了紅外圖像邊緣檢測技術(shù)的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)，接著總結(jié)了主要的紅外圖像邊緣檢測算法，將相關(guān)算法分為了4類——基于經(jīng)典邊緣檢測算子改進(jìn)的、基于蟻群算法的、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的和基于網(wǎng)絡(luò)模型的，對其涉及的關(guān)鍵技術(shù)分別進(jìn)行了分析。研究認(rèn)為，在傳統(tǒng)紅外圖像邊緣檢測技術(shù)中，形態(tài)學(xué)方法因簡單易用而具有一定潛力；對于非傳統(tǒng)紅外圖像邊緣檢測技術(shù)，基于深度學(xué)習(xí)的方法對目標(biāo)邊緣的針對性更強(qiáng)、魯棒性更好、不需要設(shè)計復(fù)雜的算法步驟，給紅外圖像邊緣檢測帶來了新的發(fā)展機(jī)遇。

紅外圖像；邊緣檢測；數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)；深度學(xué)習(xí)

0 引言

邊緣檢測是通過尋找圖像中灰度顯著變化的區(qū)域來提取圖像邊緣，在圖像分割、圖像融合、模式識別和計算機(jī)視覺中，常常作為一種基礎(chǔ)性的圖像預(yù)處理步驟而得到廣泛使用。

紅外成像技術(shù)是根據(jù)輻射原理成像而得到紅外圖像，紅外圖像的像素亮度表征了物體表面的溫度。由于具有隱蔽性好、可全天候工作、可穿透煙霧等優(yōu)良特性，紅外成像技術(shù)在各領(lǐng)域都得到了廣泛應(yīng)用。受制于紅外圖像的成像機(jī)理、成像系統(tǒng)特性和各種外界噪聲（如熱噪聲、光子電子漲落噪聲、散粒噪聲等）的影響，紅外圖像通常具有信噪比低、分辨率低、對比度差和邊緣模糊的特點(diǎn)，為滿足人們對紅外圖像進(jìn)一步分析和識別的需求，紅外圖像邊緣檢測技術(shù)體現(xiàn)了較大難度和重要意義。

目前，可見光圖像邊緣檢測技術(shù)已較為成熟，但仍不斷有新的研究涌現(xiàn)。對紅外圖像邊緣檢測的專門性研究明顯少于可見光圖像，紅外圖像邊緣檢測算法的綜述性研究也幾乎是空白。由于紅外圖像與可見光圖像存在很多區(qū)別，各類可見光圖像邊緣檢測算法，只能在一定程度上給紅外圖像邊緣檢測研究提供參考，無法完全適用于紅外圖像的邊緣檢測。因此，有必要對目前紅外圖像邊緣檢測技術(shù)的各類研究成果進(jìn)行綜合與分析，對技術(shù)尚存的問題進(jìn)行總結(jié)與展望，使研究者較為全面地了解目前相關(guān)研究的成果，為后續(xù)研究提供有價值的參考。

為此，本文遴選了近十年國內(nèi)外關(guān)于紅外圖像邊緣檢測技術(shù)研究的相關(guān)文獻(xiàn)，在深入綜合分析和分類比較的基礎(chǔ)上，首先概述紅外成像和邊緣檢測，進(jìn)而闡述了紅外圖像邊緣檢測技術(shù)的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)，接著對近年來紅外圖像邊緣檢測的各類算法進(jìn)行了分析與梳理。基于此，對當(dāng)前算法存在的問題和未來發(fā)展方向提出了總結(jié)與展望。

1 紅外成像與邊緣檢測概述

1.1 紅外成像

紅外線與可見光、無線電波一樣都屬于電磁波，其輻射波長為0.75～1000mm，介于微波與可見光之間。溫度在絕對零度以上的物體，其分子和原子都會產(chǎn)生無規(guī)則運(yùn)動，由此不停地向外輻射紅外熱能，熱輻射的能量大小和物體表面溫度有關(guān)。溫度越高，無規(guī)則運(yùn)動愈劇烈，熱輻射能量愈大，反之則愈小[1]。

紅外成像系統(tǒng)就是根據(jù)上述輻射原理，利用目標(biāo)與背景之間的紅外輻射差來形成紅外圖像。典型紅外成像系統(tǒng)由光學(xué)成像掃描系統(tǒng)、紅外探測器、信號處理轉(zhuǎn)換電路和顯示模塊4個部分組成[2]，如圖1所示。其中，光學(xué)系統(tǒng)在紅外探測器的感光面上對景物熱輻射進(jìn)行掃描成像，紅外探測器將紅外光信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號，再經(jīng)過信號處理并轉(zhuǎn)換成圖像進(jìn)行顯示。

由于紅外成像屬于被動成像，因而具有良好的隱蔽性；利用紅外輻射，幾乎可以完成全天候地監(jiān)測；紅外成像不受電磁干擾，能夠精確跟蹤目標(biāo)；此外，紅外熱成像技術(shù)的探測能力強(qiáng)、作用距離遠(yuǎn)。基于以上特性，紅外成像技術(shù)在軍事、工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療和安防領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。

圖1 紅外成像系統(tǒng)原理

1.2 邊緣檢測

邊緣是圖像最本質(zhì)的特征，包含了圖像的絕大部分信息，反映了圖像局部特性不連續(xù)（灰度突變）的地方，即圖像中灰度變化比較劇烈的地方。在圖像中，一個區(qū)域的結(jié)束與另一個區(qū)域的起始就是邊緣在圖像中的反映[3]。根據(jù)圖像灰度變化特點(diǎn)，可將邊緣分為階躍型、屋頂型、階梯型等。

邊緣檢測可分為4步，如圖2所示。首先通過濾波平滑噪聲，再通過圖像增強(qiáng)提升對比度、突出邊緣，接著需要通過各種方法確定邊緣點(diǎn)、提取邊緣。最后，如果是要在特定鄰域內(nèi)尋找邊緣位置，可以通過子像素的分辨率進(jìn)行估測。

圖2 邊緣檢測步驟

邊緣檢測的方法可以歸為3類[4]：一是經(jīng)典檢測方法，如各種微分算子——Roberts、Sobel、Prewitt、Laplacian，和基于這些微分算子的Log算子、Canny算子等；二是基于能量最小化準(zhǔn)則的全局提取方法，從全局最優(yōu)出發(fā)實現(xiàn)邊緣提??；三是以各種新型理論技術(shù)為基礎(chǔ)的算法，如基于小波變換、數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、遺傳算法、模糊數(shù)學(xué)、組合優(yōu)化理論、深度學(xué)習(xí)等各類方法的邊緣檢測算法。

2 紅外圖像邊緣檢測的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)

根據(jù)對紅外成像系統(tǒng)的組成和成像原理的分析，可知紅外圖像具有以下缺點(diǎn)：

1）無立體感。紅外圖像表征了背景與目標(biāo)的溫度分布，屬于灰度圖像，缺少透視、色彩、陰影等產(chǎn)生現(xiàn)實空間的假象。

2）空間分辨率低。由于紅外光波長大于可見光波長，自然條件下，可見光能量大于紅外光，紅外成像系統(tǒng)接收到的能量小于可見光成像系統(tǒng)。因此，系統(tǒng)設(shè)計時會折中考慮圖像的空間分辨率和輻射分辨率，導(dǎo)致紅外圖像的空間分辨率一般低于可見光圖像。

3）對比度低和邊緣模糊。紅外成像受大氣傳輸衰減影響，相鄰像素相似度高，區(qū)域變化不劇烈[5]。

4）噪聲復(fù)雜多樣。紅外輻射經(jīng)大氣傳輸?shù)匠上竦倪^程中，會受到隨機(jī)熱噪聲、散粒噪聲、1/噪聲等的影響[6]，造成紅外圖像中的噪聲來源和分布復(fù)雜、不可預(yù)測。

5）非均勻性。由于紅外探測器中，各探測單元的響應(yīng)特征無法完全一致，造成了紅外圖像中存在固定圖形噪聲、畸變和串?dāng)_等。

6）信噪比低。紅外成像系統(tǒng)分辨率低，像元受噪聲影響的幾率更大；紅外成像系統(tǒng)內(nèi)部噪聲比可見光成像系統(tǒng)更復(fù)雜多樣，紅外輻射的大氣傳輸還會受到自然輻射源造成的背景輻射干擾。因此，紅外圖像的信噪比往往弱于可見光圖像。

基于以上對紅外圖像缺陷的分析，可總結(jié)出紅外圖像邊緣檢測中存在的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)：一是由于紅外圖像的噪聲復(fù)雜多樣，導(dǎo)致邊緣檢測時對去噪的要求較高；二是由于紅外圖像對比度低和邊緣模糊，導(dǎo)致確定邊緣點(diǎn)時的難度增大，需要對圖像進(jìn)行合適的對比度增強(qiáng)；三是由于紅外圖像的空間分辨率低，造成其紋理細(xì)節(jié)不明顯，邊緣檢測得到的結(jié)果信息匱乏，直觀視覺感受較差，需要對圖像進(jìn)行一定的細(xì)節(jié)增強(qiáng)處理；四是提取的邊緣往往較粗，需要進(jìn)行合適的細(xì)化處理；五是提取的邊緣極有可能斷斷續(xù)續(xù)，需要進(jìn)行邊緣連接；六是邊緣提取結(jié)果在一些情況下應(yīng)該保證人眼視覺效果，因此有時需要結(jié)合人眼視覺模型對邊緣檢測算法進(jìn)行相應(yīng)改進(jìn)。

總的來說，紅外圖像邊緣檢測中具有很多在可見光圖像邊緣檢測時很少遇到的難點(diǎn)與挑戰(zhàn)，大量較為成熟的可見光圖像邊緣檢測方法不能很好地適用于紅外圖像，需要針對紅外圖像的特點(diǎn)，進(jìn)行專門性的邊緣檢測算法研究與改進(jìn)。

3 紅外圖像邊緣檢測算法

本文遴選并研究了近十年國內(nèi)外紅外圖像邊緣檢測算法的相關(guān)文獻(xiàn)，將主要算法分為4類，分別是基于經(jīng)典邊緣檢測算子改進(jìn)的、基于蟻群算法的、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的、基于網(wǎng)絡(luò)模型的紅外圖像邊緣檢測。此外，還對其他研究相對較少的方法單獨(dú)進(jìn)行了闡述和分析。

3.1 基于經(jīng)典邊緣檢測算子改進(jìn)

經(jīng)典邊緣檢測算子可分為3類：一是通過一階導(dǎo)數(shù)計算圖像梯度值，如Roberts、Sobel、Prewitt算子；二是通過二階導(dǎo)數(shù)搜索零交叉點(diǎn)，如Laplacian、Log算子；三是復(fù)合算子，如Canny算子。這些經(jīng)典算子在大量圖像處理的相關(guān)研究中都有分析介紹，因此本文不再贅述。

在改進(jìn)經(jīng)典算子以提高其對紅外圖像的適用性之前，有學(xué)者先探索了經(jīng)典邊緣檢測算子對紅外圖像的實際應(yīng)用效果。文獻(xiàn)[7-8]對Roberts、Sobel、Prewitt、Log和Canny五種算子進(jìn)行了實驗與分析，并指出：①一階梯度算子在背景單一的情況下能夠完成邊緣提取，但缺乏對目標(biāo)細(xì)節(jié)邊緣檢測的能力，同時提取的邊緣存在不連續(xù)的現(xiàn)象，對于信息復(fù)雜的圖像提取效率將大大降低。其中Roberts算子對具有陡峭的低噪聲圖像效果最好，但提取邊緣較粗，且受噪聲影響最大；Sobel算子可平滑噪聲，但檢出邊緣較為粗糙、定位精度低；Prewitt算子通過對圖像低通濾波來抑制噪聲，對邊緣的定位精度不高。②以Log為代表的二階算子相比于一階算子能檢出更多邊緣，采用高斯濾波抑噪，適用于屋頂型邊緣檢測，但易出現(xiàn)偽邊緣、計算量較大；③Canny算子效果最理想，其關(guān)鍵是選取適當(dāng)?shù)母咚篂V波參數(shù)和適當(dāng)?shù)拈撝?，但對噪聲過分敏感，最好與一些去噪預(yù)處理手段結(jié)合使用。

文獻(xiàn)[9-26]采用了各種方法對經(jīng)典邊緣檢測算子進(jìn)行改進(jìn)，使之對紅外圖像邊緣檢測效果更加完善。

3.1.1 基于Sobel算子的改進(jìn)

Sobel算子在處理紅外圖像時具有一定的抗噪能力，提取的邊緣較為粗糙。文獻(xiàn)[9-10]針對Sobel算子定位精度低的問題進(jìn)行了改進(jìn)，文獻(xiàn)[9]側(cè)重于預(yù)處理步驟，在Sobel算子處理之前先對圖像進(jìn)行了閾值分割和分段對比度拉伸，有利于去噪和突出邊緣，但在進(jìn)行分段灰度拉伸時需要人為指定兩個灰度值的控制點(diǎn)，導(dǎo)致其自適應(yīng)性不強(qiáng)。文獻(xiàn)[10]則直接改造Sobel算子，將其檢測方向拓展為八方向，提高了準(zhǔn)確性，并對Sobel的邊緣檢測結(jié)果基于模糊理論進(jìn)行了進(jìn)一步的處理，起到了一定的優(yōu)化作用，但計算較為復(fù)雜。

3.1.2 基于Prewitt算子的改進(jìn)

針對傳統(tǒng)Prewitt算子應(yīng)用于紅外圖像處理時，存在人為選取閾值造成邊緣結(jié)構(gòu)缺失、產(chǎn)生偽邊緣、定位不準(zhǔn)等缺點(diǎn)，文獻(xiàn)[11]在Prewitt算子內(nèi)增加了兩個對角方向的模板，并通過圖像的遍歷情況動態(tài)更新Prewitt算子的閾值，提高了算法的自適應(yīng)性，并使得偽邊緣明顯減少，但其抗噪性能和處理效率還有待于進(jìn)一步研究。

3.1.3 基于Laplacian算子的改進(jìn)

文獻(xiàn)[12]提出了一種基于Laplacian算子和灰色關(guān)聯(lián)度相結(jié)合的邊緣檢測方法，將Laplacian算子的八鄰域模板作為參考序列提取系統(tǒng)序列，根據(jù)灰度關(guān)聯(lián)度原理分割圖像并提取邊緣。相比與Sobel、Roberts和Log算子，該算法去除椒鹽噪聲和提取圖像邊緣的效果明顯更好。不足之處是只針對了椒鹽噪聲的去除，沒有考慮到紅外圖像中其他噪聲及其影響，且閾值需要人為選取、計算量較大。

3.1.4 基于融合算子的改進(jìn)

除了對單個算子進(jìn)行改進(jìn)，還有研究者通過融合多個算子的處理結(jié)果來改善紅外圖像邊緣檢測的效果：文獻(xiàn)[13]利用Roberts算子和改進(jìn)8方向的Sobel算子分別對圖像進(jìn)行處理得到兩幅梯度幅值圖像，將二者相乘后進(jìn)行閾值分割提取邊緣；文獻(xiàn)[14]則融合了Log算子與Roberts算子，提取的邊緣較為清晰連續(xù)，內(nèi)部細(xì)節(jié)較為豐富。

融合不同算子進(jìn)行處理，通常都是因為二者存在某些方面的互補(bǔ)，得到的結(jié)果也能綜合不同算子的優(yōu)點(diǎn)，而其難點(diǎn)往往在于如何將不同算子有機(jī)地結(jié)合起來。

3.1.5 基于Canny算子的改進(jìn)

相對于一階和二階算子，復(fù)合的Canny算子功能更為強(qiáng)大，具有更好的應(yīng)用潛力。因此，在紅外圖像邊緣檢測中，有很多基于Canny算子改進(jìn)的算法研究[15-17,20-26]。

一方面是不改動Canny的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，只增加預(yù)處理或后續(xù)處理步驟。如文獻(xiàn)[15]既使用變窗口中值濾波進(jìn)行去噪保邊預(yù)處理，又在Canny算子提取邊緣后使用基于最小邊緣比的方法對邊緣進(jìn)行連接；文獻(xiàn)[16]主要針對預(yù)處理過程，對紅外圖像進(jìn)行整體灰度變換后，采用基于模糊C均值聚類的方法突出邊緣；文獻(xiàn)[17]的處理過程類似于文獻(xiàn)[15]，但處理方法更為先進(jìn)、有效，預(yù)處理時采用了BM3D（Block-Matching and 3D filtering）[18]去噪，對Canny算子的處理結(jié)果采用基于GLCPD（Global and Local Curvature Properties Detector）[19]的方法進(jìn)行輪廓提取和邊緣連接，采用該方法提取邊緣清晰、連續(xù)，但計算量較大。

另一方面是主要對Canny算子的內(nèi)部處理步驟進(jìn)行合理優(yōu)化。如圖3所示，Canny算子包括4個處理步驟：一是對圖像高斯濾波去噪，二是計算去噪圖像的梯度幅值和方向，三是對梯度幅值在鄰域內(nèi)進(jìn)行非極大值抑制，四是設(shè)定高低閾值檢測和連接邊緣。對不同步驟都存在研究改進(jìn)：①針對步驟一高斯濾波需要人為設(shè)定方差，文獻(xiàn)[20]通過采用局部最大標(biāo)準(zhǔn)差為設(shè)定方差提供參考實現(xiàn)自適應(yīng)；文獻(xiàn)[21-23]采用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法替換高斯濾波進(jìn)行自適應(yīng)去噪，其關(guān)鍵在于形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素的選取去噪效果的好壞具有決定性影響；文獻(xiàn)[24-25]采用自適應(yīng)中值濾波代替高斯濾波。這三種方式在去噪上沒有絕對的效果優(yōu)劣，具體哪種更加完善還是需要針對具體問題而定。②針對步驟二梯度計算中采用單一微分算子導(dǎo)致的局限性，文獻(xiàn)[24]使用改進(jìn)的八方向鄰域梯度幅值法計算梯度，文獻(xiàn)[26]采用主成分分析法對Sobel、Prewitt和Krisch算子進(jìn)行融合并提取主算子后再計算梯度。兩種方法在一定程度上都能夠優(yōu)化梯度計算。③針對步驟三，文獻(xiàn)[25]提出了基于二階偏導(dǎo)的非極大值抑制方法，使得結(jié)果更加準(zhǔn)確。④針對步驟四中高低閾值的設(shè)定，文獻(xiàn)[20, 22-23, 25]均采用最大類間方差法自適應(yīng)獲取閾值。總的來說，在具體應(yīng)用到紅外圖像邊緣檢測時，并不一定需要對每個步驟都進(jìn)行優(yōu)化，而是需要結(jié)合圖像的特征對方法的選擇進(jìn)行考慮。

圖3 Canny算子邊緣檢測流程圖

3.2 基于蟻群算法

螞蟻通過蟻群的共同行為尋找最優(yōu)路徑。在此過程中，螞蟻會在其經(jīng)過的地方留下信息素，而后來者將根據(jù)信息素強(qiáng)弱選擇路徑。螞蟻?zhàn)叩揭晃丛?jīng)過的路口時，會隨機(jī)選擇并釋放信息素。隨時間推移，較短路徑上的信息素將不斷增加，其他較長路徑的信息素將慢慢減少或消失，最終蟻群會找到一條最優(yōu)路徑[27]。這就是蟻群算法的基本原理。

蟻群算法具有較強(qiáng)的魯棒性、優(yōu)良的分布式計算，且易于與其他算法結(jié)合[28]。因此，有學(xué)者對其進(jìn)行適用性改進(jìn)后，用于紅外圖像的邊緣檢測：文獻(xiàn)[29]將Sobel算子與蟻群算法相結(jié)合，通過Sobel算子的預(yù)處理引導(dǎo)人工螞蟻的初始釋放，從而簡化了螞蟻向邊緣區(qū)域集結(jié)的過程；文獻(xiàn)[30]在文獻(xiàn)[29]的基礎(chǔ)上，自適應(yīng)地給出螞蟻在一次迭代中行進(jìn)的步長和禁忌列表長度，抑制結(jié)果過快收斂；文獻(xiàn)[31-32]在文獻(xiàn)[30]基礎(chǔ)上，選取了Canny算子作為啟發(fā)信息，采用局部和全局更新規(guī)則相結(jié)合的方法更新信息素，并對信息素?fù)]發(fā)率作了自適應(yīng)調(diào)整，閾值的選取也采用了自適應(yīng)的K-means方法，大大提高了算法的自適應(yīng)性。此外，文獻(xiàn)[33]重點(diǎn)改進(jìn)了決策過程的閾值自適應(yīng)問題；文獻(xiàn)[34-35]則將小波變換預(yù)處理與蟻群算法相結(jié)合，旨在提高算法的去噪能力、改進(jìn)提取邊緣的清晰度。

總的來說，將蟻群算法用于紅外圖像邊緣檢測是有效的，然而，受制于蟻群算法本身計算量大、收斂速度慢、易過早陷入局部最優(yōu)和參數(shù)設(shè)置帶有明顯經(jīng)驗性的特點(diǎn)，此類算法在處理效率和自適應(yīng)性上還有待于后續(xù)研究的不斷改進(jìn)。

3.3 基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)

在圖像處理中，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)是一種以形態(tài)為基礎(chǔ)的分析工具，其基本思想是使用具有一定形態(tài)的結(jié)構(gòu)元素來度量和提取圖像信息[36]。數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)包含4種基本運(yùn)算：腐蝕、膨脹、開運(yùn)算和閉運(yùn)算，可以解決平滑抑噪、圖像融合、邊緣檢測等問題，去噪時可最大程度保留邊緣信息[37]。

數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法的應(yīng)用，在紅外圖像邊緣檢測中是一條必經(jīng)之路，而其效果好壞的關(guān)鍵在于結(jié)構(gòu)元素的構(gòu)造和運(yùn)算方法的設(shè)計。在大多數(shù)相關(guān)研究中，形態(tài)學(xué)方法都不是單獨(dú)使用的，而是作為邊緣檢測步驟中的其中之一：一些研究將其作為去噪預(yù)處理步驟[12,14,21,23,38]，另一些將其作為最終邊緣提取的步驟[24,39-40]，其中一般都采用較為通用的結(jié)構(gòu)元素與運(yùn)算方法。

這里重點(diǎn)討論將形態(tài)學(xué)方法作為紅外圖像邊緣檢測算法主體的相關(guān)研究，其中對形態(tài)學(xué)方法用于紅外圖像的探索更為深入。文獻(xiàn)[41]針對紅外圖像邊緣提取，構(gòu)造了兩種尺度、4個方向的結(jié)構(gòu)元素，在每個方向上利用兩種尺度的結(jié)構(gòu)元素分別對圖像進(jìn)行膨脹和腐蝕運(yùn)算，將所得結(jié)果作差，最后對4個方向的結(jié)果加權(quán)求和得到邊緣，實驗表明該算法具有良好的抑制椒鹽與高斯噪聲能力，提取的邊緣清晰連續(xù)。文獻(xiàn)[42]提出了一種新的基于雙奇偶性形態(tài)學(xué)梯度的邊緣檢測算子DPMG（Dual Parity Morphological Gradients）：先構(gòu)建兩個奇偶形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)元素B、C，利用C結(jié)構(gòu)元素分別對紅外圖像作膨脹、腐蝕運(yùn)算得到結(jié)果G、H，接著將G、H相乘并與B結(jié)構(gòu)元素作腐蝕運(yùn)算得到結(jié)果D，計算D中元素的均值得到最終結(jié)果，該算法保邊性能好，能有效地解決紅外圖像邊緣模糊的問題。

總的來說，基于形態(tài)學(xué)的紅外圖像邊緣檢測算法計算較為簡單、能夠較好地保持圖像邊緣信息，對于精心設(shè)計的結(jié)構(gòu)元素和運(yùn)算方法，在抑噪和檢測精度之間能夠達(dá)到良好的平衡，具有一定的潛力。

3.4 基于網(wǎng)絡(luò)模型

在基于網(wǎng)絡(luò)模型的紅外圖像邊緣檢測相關(guān)算法的研究中，主要涉及到細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Cellular Neural Network，CNN）和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Network，DNN）。

3.4.1 基于CNN的紅外圖像邊緣檢測

1998年，Chua和Yang[43]提出了CNN。在解決圖像處理、人工智能和模式識別等問題時，CNN由于體現(xiàn)了高速的并行處理能力而備受關(guān)注。CNN用于圖像處理時，其關(guān)鍵在于算法中模板的設(shè)計，在其狀態(tài)方程中加入相應(yīng)局部約束條件，讓網(wǎng)絡(luò)在樣本和理想值之間進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到解決與樣本類似問題的模板[44]：文獻(xiàn)[41]直接設(shè)定一組固定模板，文獻(xiàn)[45]則采用分布式遺傳算法訓(xùn)練CNN模板，文獻(xiàn)[46]在考慮對應(yīng)鄰域窗口內(nèi)各像素同中心像素相對距離的基礎(chǔ)上，結(jié)合遺傳算法訓(xùn)練CNN模板?？偟膩碚f，通過遺傳算法訓(xùn)練出的模板存在著對樣本過擬合的問題，而固定的單一模板難以識別邊緣。因此，在模板設(shè)計中需要考慮CNN局部鄰域空間關(guān)系的影響，設(shè)計一種閾值自適應(yīng)的模板才能顯著提升紅外圖像邊緣檢測效果。

3.4.2 基于DNN的紅外圖像邊緣檢測

深度模型具有高效的特征表達(dá)能力和強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，能從像素級原始數(shù)據(jù)到抽象的語義概念逐層提取信息，使其在提取上下文信息和圖像特征方面具有突出的優(yōu)勢，為解決傳統(tǒng)的邊緣檢測問題創(chuàng)造了新思路[47]。

目前，基于深度學(xué)習(xí)的邊緣檢測算法有全監(jiān)督學(xué)習(xí)邊緣檢測和弱監(jiān)督或無監(jiān)督邊緣檢測兩類，近年來，前者中出現(xiàn)了很多代表性算法，如HED[48]（Holistically-Nested Network）、RCF[49]（Richer Convolutional Features）、CEDN[50]（Convolutional Encoder-Decoder Network）等等。以HED模型為例，它以VGG（Visual Geometry Group）模型為基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)，利用多層級的特征融合方式，實現(xiàn)二值邊緣檢測，其結(jié)構(gòu)如圖4所示。

文獻(xiàn)[51]提出了一種基于改進(jìn)HED網(wǎng)絡(luò)的紅外圖像邊緣檢測方法，在原網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上減少兩個池化層以提高輸出精度，并將網(wǎng)絡(luò)輸出結(jié)果與匹配濾波結(jié)果融合。改進(jìn)HED網(wǎng)絡(luò)可以輸出目標(biāo)的顯著性抽象化邊緣圖像，表征了圖像的高層語義信息，將其與其他方法得到的底層特征信息結(jié)合起來，可以有效提高邊緣檢測的精度和穩(wěn)定性。

圖4 HED結(jié)構(gòu)

總的來說，將深度網(wǎng)絡(luò)用于紅外圖像邊緣檢測的研究目前較少，但由于基于深度學(xué)習(xí)的邊緣檢測方法對目標(biāo)邊緣的針對性更強(qiáng)、魯棒性更好，且現(xiàn)有的深度模型基本實現(xiàn)端到端學(xué)習(xí)，不需要設(shè)計復(fù)雜的算法步驟，因此，進(jìn)一步的研究是十分有意義的。

3.5 其他研究較少的方法

除了基于經(jīng)典邊緣檢測算子改進(jìn)的、基于蟻群算法的、基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的、基于網(wǎng)絡(luò)模型的紅外圖像邊緣檢測方法，還有其他一些研究相對較少的方法，如：文獻(xiàn)[40]引入了相位一致性方法；文獻(xiàn)[52]通過計算子空間Tsallis熵來選取最佳閾值分割紅外圖像；文獻(xiàn)[53]融合線調(diào)頻小波變換和分形幾何的思想，建立了線調(diào)頻小波分維數(shù)對圖像進(jìn)行閾值分割；文獻(xiàn)[54]采用了Hough變換；文獻(xiàn)[55]探究了局部標(biāo)準(zhǔn)差算子的邊緣檢測效果；文獻(xiàn)[56]引入了組合優(yōu)化理論；文獻(xiàn)[57]應(yīng)用了量子行為云模型；文獻(xiàn)[58]根據(jù)人眼和紅外圖像特性，構(gòu)造了描述紅外圖像的3個基本特征以量化邊緣特征數(shù)據(jù)集，采用K-means聚類提取邊緣。

4 總結(jié)

本文主要分析了紅外圖像邊緣檢測中存在的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)，并對近十年紅外圖像邊緣檢測的相關(guān)研究進(jìn)行了較為詳細(xì)的分類、梳理和總結(jié)，還對各類方法進(jìn)行了研究、分析和評價。

總的來說，關(guān)于紅外圖像邊緣檢測的研究始終是以問題為導(dǎo)向的?？梢哉f，目前還不存在一種普適性的方法，可以在所有類型的紅外圖像邊緣檢測問題上都達(dá)到優(yōu)良效果。紅外圖像邊緣檢測算法的抗噪性、精確度、清晰度、連續(xù)性、實時性、自適應(yīng)性，以及算法處理結(jié)果的人眼視覺效果等，都是需要針對具體問題來進(jìn)行權(quán)衡的因素。一般來說，復(fù)雜算法的實時性和自適應(yīng)性往往較差，但在其他方面表現(xiàn)較好，結(jié)構(gòu)簡單的算法則反之。

就傳統(tǒng)邊緣檢測技術(shù)來說，形態(tài)學(xué)方法簡單易用，對于精心設(shè)計的結(jié)構(gòu)元素和運(yùn)算方法，在抑噪和檢測精度之間能夠達(dá)到良好的平衡，具有一定的潛力。相對于傳統(tǒng)方法而言，基于深度學(xué)習(xí)的邊緣檢測方法對目標(biāo)邊緣的針對性更強(qiáng)、魯棒性更好，且現(xiàn)有的深度模型基本實現(xiàn)端到端學(xué)習(xí)，不需要設(shè)計復(fù)雜的算法步驟。未來，基于深度學(xué)習(xí)的紅外圖像邊緣檢測算法將具有更大的研究價值。

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Review of Infrared Image Edge Detection Algorithms

HE Qian，LIU Boyun

(College of Power Engineering, Naval University of Engineering, Wuhan 430033, China)

To ensure that researchers are well-informed regarding infrared image edge detection algorithms and to provide a valuable reference for follow-up investigations, we review relevant research conducted on infrared image edge detection algorithms in the past ten years. First, infrared imaging and edge detection technology are summarized, and then, the difficulties and challenges of infrared image edge detection algorithms are described. Finally, the main infrared image edge detection algorithms are summarized, and the related algorithms are divided into four categories: improved classic edge detection operator-based algorithms, ant colony algorithm-based algorithms, mathematical morphology-based algorithms, and network model-based algorithms. Considering traditional infrared image edge detection algorithms, the morphological method has potential because of its simplicity and ease of use; for non-traditional infrared image edge detection algorithms, the method based on deep learning has stronger pertinence, better robustness, and no requirement of designing complex algorithm steps, which brings new development opportunities to infrared image edge detection.

infrared image, edge detection, mathematical morphology, deep learning

TN219

A

1001-8891(2021)03-0199-09

2020-10-21；

2020-12-11.

何謙（1998-），男，碩士研究生，研究方向為圖像處理，E-mail：1072633933@qq.com。