基于RGB顏色空間的彩色圖像邊緣檢測

摘 要：彩色邊緣檢測的本質是顏色差分的定義和計算問題。對于彩色圖像來說，由于每個像素由R，G，B三個分量決定，很難定義顏色差分的大小以及方向。利用在RGB顏色空間中色差的定義來實現一種新的梯度算子的計算方法，構造出能夠描述彩色圖像邊緣信息的特征向量，利用該特征向量訓練SOM神經網絡，用訓練后的SOM神經網絡直接進行彩色圖像的邊緣檢測。實驗結果分析可見，該算法取得了良好的效果。

關鍵詞：RGB顏色；彩色圖像；檢測

中圖分類號：TP391.41 文獻標識碼：A 文章編號：1674-7712 （2014） 12-0000-01

邊緣檢測是計算機視覺的重點和難點之一，它不僅需要正確的檢測邊緣還需要準確的分類邊緣。圖像信息量巨大，而邊緣信息是圖像最基本的特征，所包含的也是圖像中用于識別的有用信息。

王斌等人提出了一種新的分數階微分的圖像邊緣檢測算子，根據Riemann-Liouville分數階微分定義，推導出了非整數步長的分數階微分方程，并利用拉格朗日插值方法確定非整數步長像素點的灰度值，進而構造出8個方向的微分掩膜，實現了圖像邊緣檢測。

本文利用在RGB顏色空間中色差的定義來實現一種新的梯度算子的計算方法，構造出能夠描述圖像邊緣信息的特征向量，利用該特征向量訓練SOM神經網絡，從而實現彩色圖像的邊緣檢測。從實驗結果可以發現，該算法取得了良好的效果。

一、RGB顏色空間的色差定義

對于人的眼睛來說，觀察到的彩色圖像的邊緣往往是形成于顏色的突變處的。但是顏色變化這個概念是一個非常抽象的概念，我們很難將其進行量化。根據RGB顏色空間的立方體的結構特點，將立方體的長、寬、高對應于每個像素的R、G、B三個分量的值，如圖1點P所示：

[作者簡介]鄭美珠（1984-），女，煙臺南山學院，研究生，助教，研究方向：圖像處理與模式識別；張蕾（1985-），男，本科。