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公开(公告)号：CN109919960B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910133301.4
申请日：2019-02-22
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度Gabor滤波器的图像连续边缘检测方法，按照以下步骤实施：步骤1：对输入图像通过双边滤波进行预处理得到预处理图像；步骤2：对预处理图像通过多尺度Gabor虚部滤波器组进行图像边缘特征的检测和提取，得到不同尺度、不同方向的图像边缘特征；步骤3：对图像边缘特征进行PCA降维以及尺度融合；步骤4：双阈值检测连接边缘，得到图像的连续边缘。本发明的有益效果是具有噪声稳健性，并且在保证图像边缘准确性的前提下，提取了更多的边缘细节信息，并能够保证边缘连续性。
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公开(公告)号：CN109903247B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN201910134023.4
申请日：2019-02-22
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了基于高斯颜色空间相关性的彩色图像高精度灰度化方法，具体按照以下步骤实施：步骤1：将彩色图像从RGB彩色空间转换到LMN彩色空间，并提取L分量作为亮度信息；步骤2：获取LMN彩色空间L、M、N三个通道的标准差σL,σM,σN和L、M、N三个通道间的相关系数ρLM,ρLN,ρMN；步骤3：采用二阶线性映射，通过步骤2的的标准差σL,σM,σN及相关系数ρLM,ρLN,ρMN获取色度信息C；步骤4：将步骤1的亮度信息与步骤3的色度信息C相加，归一化后输出灰度图像。利用色度信息补偿亮度信息灰度化后对比度的损失，很好的保留了原彩色图像对比度，使灰度图像更能符合人眼的主观感知，且运算速度快，易于执行，结果具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112308873A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011240366.8
申请日：2020-11-09
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多尺度Gabor小波PCA融合图像边缘检测方法，具体为：步骤1，对待检测彩色图像转换到LMN彩色空间中，得到L、M、N三个通道图像；步骤2，构建多尺度多方向的Gabor虚部滤波器组，将三个通道图像分别通过虚部滤波器组，得到滤波响应；步骤3，对于各个通道分量的滤波响应，采用PCA方法将同一尺度不同方向的滤波后图像进行融合，并计算各个通道的梯度；步骤4，对各成分梯度融合，计算得到梯度的幅值和方向，经非极大值抑制和双阈值法后，得到彩色图像的边缘。本发明解决了现有技术中存在的因降维得到的灰度图像结构信息不完整从而导致图像边缘信息的缺失的问题。
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公开(公告)号：CN109919960A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910133301.4
申请日：2019-02-22
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度Gabor滤波器的图像连续边缘检测方法，按照以下步骤实施：步骤1：对输入图像通过双边滤波进行预处理得到预处理图像；步骤2：对预处理图像通过多尺度Gabor虚部滤波器组进行图像边缘特征的检测和提取，得到不同尺度、不同方向的图像边缘特征；步骤3：对图像边缘特征进行PCA降维以及尺度融合；步骤4：双阈值检测连接边缘，得到图像的连续边缘。本发明的有益效果是具有噪声稳健性，并且在保证图像边缘准确性的前提下，提取了更多的边缘细节信息，并能够保证边缘连续性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112308872B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202011240357.9
申请日：2020-11-09
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度Gabor一阶导数的图像边缘检测方法，具体为：步骤1，将待检测的彩色图像转换到CIE LAB彩色空间，分解为L、A、B三个通道图像；步骤2，构建多尺度多方向的Gabor一阶导数滤波器组，分别对L、A、B三个通道图像进行滤波，得到滤波响应；步骤3，根据滤波响应，计算边缘强度图、边缘方向图和边缘尺度图，根据边缘强度图和边缘方向图进行非极大值抑制，然后结合边缘尺度图补偿边缘强度，得到补偿后的边缘强度图；步骤4，根据步骤3得到的补偿后的边缘强度图，经双阈值法得到图像边缘。本发明的基于多尺度Gabor一阶导数的图像边缘检测方法，解决了现有技术中存在的边缘不连续的问题。
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公开(公告)号：CN112308872A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011240357.9
申请日：2020-11-09
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度Gabor一阶导数的图像边缘检测方法，具体为：步骤1，将待检测的彩色图像转换到CIE LAB彩色空间，分解为L、A、B三个通道图像；步骤2，构建多尺度多方向的Gabor一阶导数滤波器组，分别对L、A、B三个通道图像进行滤波，得到滤波响应；步骤3，根据滤波响应，计算边缘强度图、边缘方向图和边缘尺度图，根据边缘强度图和边缘方向图进行非极大值抑制，然后结合边缘尺度图补偿边缘强度，得到补偿后的边缘强度图；步骤4，根据步骤3得到的补偿后的边缘强度图，经双阈值法得到图像边缘。本发明的基于多尺度Gabor一阶导数的图像边缘检测方法，解决了现有技术中存在的边缘不连续的问题。
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公开(公告)号：CN109903247A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910134023.4
申请日：2019-02-22
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了基于高斯颜色空间相关性的彩色图像高精度灰度化方法，具体按照以下步骤实施：步骤1：将彩色图像从RGB彩色空间转换到LMN彩色空间，并提取L分量作为亮度信息；步骤2：获取LMN彩色空间L、M、N三个通道的标准差σL,σM,σN和L、M、N三个通道间的相关系数ρLM,ρLN,ρMN；步骤3：采用二阶线性映射，通过步骤2的的标准差σL,σM,σN及相关系数ρLM,ρLN,ρMN获取色度信息C；步骤4：将步骤1的亮度信息与步骤3的色度信息C相加，归一化后输出灰度图像。利用色度信息补偿亮度信息灰度化后对比度的损失，很好的保留了原彩色图像对比度，使灰度图像更能符合人眼的主观感知，且运算速度快，易于执行，结果具有鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112308873B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202011240366.8
申请日：2020-11-09
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种多尺度Gabor小波PCA融合图像边缘检测方法，具体为：步骤1，对待检测彩色图像转换到LMN彩色空间中，得到L、M、N三个通道图像；步骤2，构建多尺度多方向的Gabor虚部滤波器组，将三个通道图像分别通过虚部滤波器组，得到滤波响应；步骤3，对于各个通道分量的滤波响应，采用PCA方法将同一尺度不同方向的滤波后图像进行融合，并计算各个通道的梯度；步骤4，对各成分梯度融合，计算得到梯度的幅值和方向，经非极大值抑制和双阈值法后，得到彩色图像的边缘。本发明解决了现有技术中存在的因降维得到的灰度图像结构信息不完整从而导致图像边缘信息的缺失的问题。
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公开(公告)号：CN109993690A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910208249.4
申请日：2019-03-19
Applicant: 西安工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于结构相似性的彩色图像高精度灰度化方法，具体按照以下步骤实施：步骤1，确定离散搜索空间；步骤2，计算候选灰度图像；步骤3，计算彩色图像与每个候选灰度图像两两之间的亮度相似性、对比度相似性和结构相似性，结合三者求出一个度量相似性的标量；步骤4，找出使得经步骤3得到的标量最大的候选灰度图像的系数，代入映射函数输出中灰度化结果；采用本发明方法能很好地保留原始彩色图像中的亮度、色彩对比度，输出的灰度图像具有较高的精度。
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