關(guān)于數(shù)字圖像處理技術(shù)與邊緣檢測(cè)的研究

鐘昊鳴

摘要：隨著科學(xué)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，不同學(xué)科知識(shí)和技術(shù)也得到了有效融合，在此背景下，數(shù)字圖像處理技術(shù)也得到了快速發(fā)展，其應(yīng)用范圍也變得更加廣泛。而在該項(xiàng)技術(shù)應(yīng)用過程中，邊緣檢測(cè)是十分關(guān)鍵的一類處理方式，應(yīng)用范圍較為廣泛。本文主要分析了數(shù)字圖像處理技術(shù)，并對(duì)該項(xiàng)技術(shù)的邊緣檢測(cè)概念進(jìn)行介紹，探討了數(shù)字圖像處理技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用，希望可以為相關(guān)工作人員起到一些參考作用。

關(guān)鍵詞：數(shù)字圖像處理技術(shù);邊緣檢測(cè);應(yīng)用

現(xiàn)如今，伴隨著我國科學(xué)技術(shù)水平的不斷提升，數(shù)字圖像處理技術(shù)也變得越發(fā)成熟，并廣泛應(yīng)用于我國生物醫(yī)學(xué)、航空航天、遙感技術(shù)、軍事探測(cè)等領(lǐng)域，具有極快的發(fā)展速度。在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺當(dāng)中，邊緣檢測(cè)技術(shù)是十分重要的專業(yè)技術(shù)，可以有效檢測(cè)和抽取特征，具體需要通過數(shù)字識(shí)別圖像亮度的驟變點(diǎn)，屬于不連續(xù)點(diǎn)的相關(guān)算法，可以取得良好的應(yīng)用效果。

一、數(shù)字圖像處理技術(shù)概述

（一）基本概念

在數(shù)字圖像處理過程中，可以采取特定方式對(duì)圖像信號(hào)進(jìn)行轉(zhuǎn)化，獲取到具體的數(shù)字信號(hào)，并通過計(jì)算機(jī)技術(shù)手段有效處理。通過應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)，可以使圖像的整體視覺效果得到提升，由于其具有較高的處理精度和豐富的信息技術(shù)，因此廣泛應(yīng)用于我國的航空航天、科技研究、農(nóng)業(yè)和工業(yè)生產(chǎn)等領(lǐng)域當(dāng)中，極大地提高了人們的生產(chǎn)和生活水平。目前，數(shù)字圖像處理技術(shù)的內(nèi)容具體包括圖像理解、識(shí)別、增強(qiáng)以及集合處理等。

（二）數(shù)字圖像處理技術(shù)的主要特點(diǎn)

在對(duì)數(shù)字圖像處理技術(shù)進(jìn)行應(yīng)用時(shí)，需要對(duì)二維數(shù)據(jù)信息源進(jìn)行使用，可以處理大量信息，因此對(duì)計(jì)算機(jī)存儲(chǔ)空間以及運(yùn)算速度也提出了較高要求。對(duì)比普通語音信息技術(shù)，數(shù)字圖像處理設(shè)計(jì)在實(shí)際應(yīng)用過程中，對(duì)信息傳輸時(shí)所應(yīng)用的頻帶相對(duì)較高，所以需要系統(tǒng)處理圖像壓縮技術(shù)。除此之外，數(shù)字圖像當(dāng)中的像素間具有緊密聯(lián)系，這使圖像處理技術(shù)的數(shù)據(jù)壓縮可行性得到了增強(qiáng)[1]。

（三）數(shù)字圖像處理技術(shù)的運(yùn)行過程

想要有效實(shí)現(xiàn)圖像數(shù)字化，需要嚴(yán)格按照特定規(guī)律轉(zhuǎn)變自然模式下的圖像，使其通過計(jì)算機(jī)處理形成數(shù)字模式。圖像在計(jì)算機(jī)當(dāng)中有著數(shù)字矩陣模式，通過圖像編碼可以使圖像質(zhì)量得到有效保證，并合理壓縮處理圖像信息量，使圖像的傳輸和存儲(chǔ)需求得到滿足。圖像增強(qiáng)可以使圖像清晰度得到提升，并對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)變，從而方便進(jìn)行分析，具體需要采用邊緣銳化、偽彩色處理、干擾抵制等方式。圖像恢復(fù)可以使圖像處理時(shí)的退化問題得到減少，具體要包括離焦現(xiàn)象和光學(xué)像相差等。圖像分割可以結(jié)合圖像特定規(guī)律劃分不同區(qū)域，如境界法和區(qū)域法等。運(yùn)用圖像分析，可以充分分析出圖像信息數(shù)據(jù)當(dāng)中的有價(jià)值因素，從而對(duì)相關(guān)數(shù)值進(jìn)行獲得[2]。

二、邊緣檢測(cè)

（一）邊緣檢測(cè)概述

在圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺當(dāng)中，邊緣檢測(cè)是一項(xiàng)重要技術(shù)，可以準(zhǔn)確識(shí)別數(shù)字圖像亮度，并對(duì)特征進(jìn)行抽取和檢測(cè)。而目前比較常見的一類邊緣檢測(cè)方式為灰度級(jí)間斷檢測(cè)。

（二）影響邊緣檢測(cè)的因素

在對(duì)數(shù)字圖像進(jìn)行處理時(shí)，邊緣檢測(cè)具有重要意義，當(dāng)采用數(shù)量點(diǎn)亮度變化表示邊緣時(shí)，邊緣檢測(cè)可以計(jì)算零度變化導(dǎo)數(shù)。在實(shí)踐中，影響邊緣檢測(cè)的因素具體包括以下幾點(diǎn)。首先，有限場(chǎng)景深度會(huì)有聚焦模糊現(xiàn)象產(chǎn)生。其次，非零半徑光源陰影會(huì)出現(xiàn)半影模糊現(xiàn)象。再次，光滑物體邊緣會(huì)有陰影存在。最后，當(dāng)物體邊緣附近存在漫反射和局部鏡面反射，邊線邊上會(huì)有邊緣存在[3]。

（三）邊緣檢測(cè)方式

在邊緣檢測(cè)過程當(dāng)中，檢測(cè)方式主要包括以下兩種。首先，針對(duì)基于搜索的邊緣檢測(cè)方式進(jìn)行分析，在實(shí)際應(yīng)用過程中主要對(duì)邊緣強(qiáng)度進(jìn)行計(jì)算，具體需要通過一階導(dǎo)數(shù)進(jìn)行表示，如梯度模等。在具體計(jì)算后需要估計(jì)邊緣方向，并要明確梯度方向，對(duì)局部梯度模最大數(shù)值進(jìn)行了解。其次，通過零交叉方法可以利用圖像，對(duì)二階導(dǎo)數(shù)的零交叉點(diǎn)進(jìn)行獲取，從而對(duì)邊緣進(jìn)行精準(zhǔn)定位。此方法可以對(duì)非線性微分方程零交叉點(diǎn)與拉普拉斯算子進(jìn)行采用，在檢測(cè)濾波邊緣時(shí)需要對(duì)高斯濾波進(jìn)行利用，從而有效進(jìn)行預(yù)處理。多數(shù)邊緣檢測(cè)方法需要利用圖像梯度進(jìn)行計(jì)算，通過對(duì)不同濾波器不同方向梯度進(jìn)行估算，在對(duì)導(dǎo)數(shù)進(jìn)行獲取后，需要明確閾值，從而對(duì)邊緣位置進(jìn)行確定。當(dāng)閾值越低時(shí)，則說明監(jiān)測(cè)邊線越多，得到的結(jié)果也會(huì)受到圖片噪聲等相關(guān)因素帶來的影響，而且可以在圖像中對(duì)各種不相關(guān)特性進(jìn)行了解。一旦閾值較高時(shí)，則會(huì)對(duì)較細(xì)或較短線段進(jìn)行遺失。

在離散矩陣當(dāng)中，可以采取有效方式實(shí)現(xiàn)非最大抑制階梯。在具體實(shí)踐時(shí)，可以充分預(yù)測(cè)一階導(dǎo)數(shù)方向，并對(duì)梯度方向進(jìn)行預(yù)測(cè)，有效對(duì)比梯度幅度。通常會(huì)選擇具有滯后作用的閾值，從而對(duì)其邊緣進(jìn)行有效探究。首先，需要通過閾值上限對(duì)邊緣開始范圍進(jìn)行尋找，在對(duì)開始點(diǎn)確定以后，需要在圖像邊緣上對(duì)邊緣路徑進(jìn)行跟蹤，對(duì)超過門檻下限的位置進(jìn)行記錄，一直到數(shù)值小于下限后方可停止記錄。其次，其他邊緣檢測(cè)操作可以利用亮度二階導(dǎo)數(shù)，其為亮度梯度變化率[4]。

結(jié)束語：

綜上所述，在應(yīng)用數(shù)字圖像處理技術(shù)時(shí)，邊緣檢測(cè)具有重要作用，因此應(yīng)用范圍也十分廣泛。在具體實(shí)踐過程中，需要深入探究和分析數(shù)字圖像處理技術(shù)與邊緣檢測(cè)技術(shù)，對(duì)二者的內(nèi)容和方式進(jìn)行了解，從而使圖像所呈現(xiàn)的整體視覺效果得到提升，使圖像處理的精度效果得到提高，促進(jìn)我國相關(guān)領(lǐng)域的健康發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

[1]卞秀蓉，周子勤.數(shù)字圖像處理技術(shù)與邊緣檢測(cè)分析[J].現(xiàn)代信息科技，2017，1（4）：54-55.

[2]宋志剛，王龍山，陳向偉.利用數(shù)字圖像處理技術(shù)檢測(cè)錐螺紋[J].吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版），2016，34（2）：248-251.

[3]何莉，羅艷芳.基于數(shù)字圖像處理技術(shù)的人臉檢測(cè)算法研究[J].計(jì)算機(jī)測(cè)量與控制，2017，25（7）：273-275，281.

[4]王植，賀賽先，毛慶洲，等.數(shù)字圖像處理技術(shù)在鋼坯在線檢測(cè)系統(tǒng)中的應(yīng)用[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)（信息科學(xué)版），2016，30（3）：269-273.