轮廓跟踪与边沿检测的图像自动识别

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20年第 2卷第 5 06 7期 (总第 1 9 ) 0期

中北大学学报(自然科学版 ) !垦垦！!垦 !

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文章编号： 6 339 (0 6 0—4 10 1 7—1 3 2 0 ) 50 3—5

轮廓跟踪与边沿检测的图像自动识别马瑾，陈立潮，永梅 张(中北大学电子与计算机科学技术学院，山西太原 0 0 5 ) 3 0 1摘要：讨论了轮廓跟踪和边沿检测两种技术在图像自动识别中的应用，指出检测后的边缘点不一定都在

图像的边界上，影响下一步的分析和处理，需要进行轮廓跟踪来将边缘点连成一条连续的边界 .提出了一会种轮廓跟踪的详细算法，过寻找适当的起始点坐标，解决了图像边缘点被错误提取的问题 .通 关键词：轮廓跟踪；沿检测； o e算子边 Sbl中图分类号： TP 9 . 3 14文献标识码： A

A s a c n Co o r Tr c n n Re e r h o nt u a ki g a d Edg t c i n e De e to Ba e n I a e Au o a i c g i i n s d O m g t m tc Re o n toMA i Jn。CHE Li h o.Z N— a c HANG n— i Yo g me( c o l fElc r n a d Co p t rS in e a d Te h o o y S h o e to n m u e ce c n c n l g,No t ie st fCh n,Ta y a 3 0 1 o r h Un v r iy o i a i u n 0 0 5,Ch n ) ia

Ab t a t:Afe s u s o ve he a plc ton o o ou r c n n dg e e ton i m a ut— sr c t r a dic s i n o rt p ia i fc nt r t a ki g a d e e d t c i n i ge a o m a i e ogn ton,t ut or oi to ha d t r o l y te e o it e tc r c ii he a h sp n utt te gedo s a e n ta wa sa dg f

p c ur s,whih ha e a c v n i fue e on f t r a l ss a d p oc s . Thi e uie on o r c ng t o e t t s ot nt a n l nc urhe na y i n r e s s r q r s c t ur t a ki o c nn c he e d s i o c ontnu s e g . Thea h s a s r po ea d t i d a g rt m o ou r c i i ou d e ut or lo p o s e a l l o ih ofc nt rt a k ng,wh c a o vet e i h c n s l he pr blm ha d e d t r s a n y p c e p by s a c i r e n ta o r n t . o e t te g o s a e mi t ke l i k d u e r h ng p op ri ii lc o di a e

Ke r s:c n o rt a k n y wo d o t u r c i g;e g e e t n;s b l d ed tci o o e

在科学技术日益发达的今天，计算机图像识别与处理的应用越来越广泛 .不论是在遥感技术、医疗卫生和工业领域还是在军事公安和文化艺术等方面，图像处理给工作、习和生活带来了越来越大的方学

便 .尤其是图像自动识别的应用，使得人工参与越来越少，从而降低了人为的影响.在这些应用中，图像的识别与检测能否做到无人员干预的自动进行，在于能否把要处理和检测的区域从整幅图中自动检取出来，轮廓跟踪和边沿检测在这个过程当中就成为极其关键的技术 .解决了这些技术，各种图像的自动识别和处理都可以结合具体的条件实现 .

1边沿检测 边沿检测是选取特定的模板 (阵 )与原图像进行矩阵运算，用新的灰度值取代原图像中每个像素矩点的灰度值.这时用新的像素值即可很明显地分辨出图像中的特定边界，而选取出用户所需的区域 .从1 1边沿检测原理 .

本文针对一幅 26级灰度像素图，通过模板运算把一幅图像中明暗相交的边沿自动检测出来，用以 5收稿日期：2 0 .12 0 6O—8基金项目：中北大学青年科学基金资助项目(0 4 6 200)

作者简介：马瑾 (9 8 ) 1 7一，女，助教，硕士.主要

从事计算机应用研究

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的 42 3中北大学学报(自然科学版)

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如下结果

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其中数字代表灰度，表示边界上无法进行模板操作的点. 0 0 1 2 5 2 4 2 2 Z 5 5 54 54 1 1 1 2 4 2 2 2 5 53 54 54 0 0 0 2 2 2 2 3 55 55 53 5 1 1 0 25 2 4 25 2 4 4 5 4 5

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Z

这里再给出一个模板[ 1 0 1一 ]和一幅图像

经过上述模板

从上面两个模板的实例可以看出，原图中左边暗，边亮，中间存在着一条明显的暗亮边界 (在右且第 34列 ),,因为这两列比其它列的灰度值高很多，用人眼观察就能发现一条很明显的亮边，它区域都很 其 暗，这样就起到了边沿检测的作用 .边沿检测是将右邻点的灰度值减左邻点的灰度值作为该点的灰度值.在灰度相近的区域内，这样做的结果使得该点的灰度值小于用户设定的阈值 (近于 O;在边界接 )而附近，灰度值有明显的跳变，会使得该点的灰度值大于用户设定的阈值 (大 )这样就出现了明显的边很，界 .这种模板就是一种边沿检测器

,在数学上的涵义是一种基于梯度的滤波器，又称边沿算子，梯它且度是有方向的[,和边沿的方向总是正交 (直),如，对于上述图像的转置图像来说，它的边是水 2]垂的例

『]一1板的运算法则，就能得到一个有明显暗亮边界的矩阵图，从而找到分界点.图 1¨。 g 中所示的就是眼睛检测的结果 .1 2边沿检测分类 .

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平向，时以梯是直向模 I l检它边，据 图眼检结方的这可用度垂方的板 o来测的沿依模 1睛测果

在边沿检测的实际应用中，常常对像素的位置添加权值 .例如，目前图像识别中常用的一种模板 S bl o e算子，就是对像素的位置进行了加权平均 (里设权值为 2,它这 )再微分，然后求梯度[4 o e算。] bl ..S子有两个，个是检测水平边沿的一

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()各向同性 S b l c o￣算子处理后的结果

2轮廓跟踪所谓轮廓跟踪就是通过顺序找出边缘点来跟踪出边界，它通常是在前一帧图像被正确检测出来的基础上进行的 .图 3是经轮廓跟踪后得到的结果对比. 2 1轮廓跟踪的实现原理 .图 3轮廓跟踪前后的结果Fi 3 Re u toft a k c n o r g. s l rc o t u ●

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