基于梯度算子的線檢測(cè)算法及其Matlab實(shí)現(xiàn)

荊濤　劉聰

摘要：為對(duì)圖像特征準(zhǔn)確識(shí)別提供數(shù)據(jù)分析，提出了一種基于梯度算子的線檢測(cè)算法。算法首先對(duì)轉(zhuǎn)化為灰度圖的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，經(jīng)過(guò)高斯濾波去除噪聲等處理后利用線檢測(cè)模版求出各像素的梯度值，從而求出圖像的灰度直方圖及梯度向量直方圖。最后基于Matlab進(jìn)行仿真模擬，仿真結(jié)果表明：方法具有較好的抗干擾性和定位準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞：圖像處理；梯度算子；邊緣檢測(cè)；直方圖

中圖分類號(hào)：TN911?34 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1004?373X（2013）02?0074?03

隨著科學(xué)的發(fā)展，數(shù)字圖像分析技術(shù)已廣泛應(yīng)用于工業(yè)、農(nóng)業(yè)、醫(yī)學(xué)、軍事等領(lǐng)域[1]。諸如直升機(jī)的線檢測(cè)預(yù)警系統(tǒng)，相對(duì)于人眼的識(shí)別能力，通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)于圖像的分析處理數(shù)據(jù)加以識(shí)別，能夠在消耗極短的時(shí)間內(nèi)得到更加科學(xué)的結(jié)果。基于梯度算子的線檢測(cè)技術(shù)在直升機(jī)的駕駛過(guò)程中起著關(guān)鍵的作用，它直接決定了飛行駕駛過(guò)程中的安全程度。如今，線檢測(cè)技術(shù)已得到人們的廣泛關(guān)注，也出現(xiàn)了一些基于不同算法的檢測(cè)方法。

1 圖像的高斯濾波處理及像素梯度

1.1 圖像的灰度圖轉(zhuǎn)化

一幅完整的圖像是由紅，綠，藍(lán)三個(gè)通道組成的。用不同的灰度色階來(lái)表示在圖像中的比重[2]。為了使圖像能在Matlab中對(duì)每個(gè)像素進(jìn)行梯度值計(jì)算，需要將圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖進(jìn)行處理分析。轉(zhuǎn)換灰度的方法一般有：浮點(diǎn)算法，整數(shù)方法，移位方法，平均值法，僅取綠色。本文采用了浮點(diǎn)算法，它運(yùn)算簡(jiǎn)單且效果較好[3?4]。

1.2 高斯濾波

高斯濾波器是一類根據(jù)高斯函數(shù)的形狀來(lái)選擇權(quán)值的線性平滑濾波器，它對(duì)去除服從正態(tài)分布的噪聲很有效。常用的二維零均值離散高斯濾波器函數(shù)：

3 結(jié) 語(yǔ)

線檢測(cè)預(yù)警系統(tǒng)最基本的要求是能夠準(zhǔn)確判斷出圖像中線的存在。在基于梯度算子的線檢測(cè)系統(tǒng)中，各像素點(diǎn)梯度算子值和方向的求取是關(guān)鍵，該線檢測(cè)算法必須能夠并最終得到可以被模式識(shí)別系統(tǒng)用來(lái)作為識(shí)別依據(jù)的梯度值聚類和梯度方向聚類數(shù)據(jù)。除此之外，當(dāng)圖像受到噪聲污染時(shí)，線檢測(cè)算法也能夠?qū)D像進(jìn)行高斯濾波處理得到邊緣清晰的圖像，即線檢測(cè)系統(tǒng)也必須要具有抗噪聲性和穩(wěn)定性。通過(guò)Matlab仿真實(shí)驗(yàn)，證明該算法的可行性。

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