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一種改進的prewitt圖像邊緣檢測算子

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一種改進的prewitt圖像邊緣檢測算子
李秀峰,榮慧芳
北京科技大學機械工程學院100083
Email:[email protected]

摘 要:本文在研究Prewitt邊緣檢測算子原理的基礎上,介紹一種改進的Prewitt邊緣檢測— 8模板Prewitt邊緣檢測法,它能夠檢測8個方向的邊緣,Guass-Laplace算子、Krisch算子、8模 板Prewitt算子用于處理含缺陷的藥用玻璃瓶并對處理效果和處理速度對比, 得出該方法是一 個切實可行的方法。 關鍵詞:圖像,邊緣檢測,8模板Prewitt算子,玻璃瓶,缺陷

1.引言
邊緣最能反映出物體(目標)的個體特征,包含了有關物體(目標)的獨特的重要信息。邊 緣檢測是一種對圖像的低層處理手段; 是圖像分割、 紋理特征提取和形狀特征提取等圖像分 析的重要基礎。 它成為圖像處理研究領域最活躍的課題之一。 人們已經發展了許多邊緣檢測 算子,如Roberts算子[1]、Sobel算子[2]、Prewitt算子[3]、Kirsch算子[4]等。微分算子法是最為經 典的邊緣檢測方法,具有算法簡單、易于實現、實時性高等優點,因而在實際的圖像分析與 處理中具有廣泛的應用。 本文對Prewitt算子進行改進并利用不用算子對含有缺陷的玻璃瓶進 行處理得出該算子能夠達到滿意的結果,可應用于工業現場。

2.邊緣檢測的基本理論
經典的邊緣提取方法是考察圖像的每個像素的某個鄰域內灰度的變化。 利用邊緣鄰近一 階或二階方向導數變化規律。用簡單的方法檢測邊緣,稱為微分算子法。 導數算子具有突出灰度變化的作用, 對圖像運用導數算子, 灰度變化較大的點處算得的 值較高。 因此我們將圖像的導數算子運算值作為相應的邊界強度。 所以可以通過對這些導數 值設置閾值,提取邊界的點集。

2.1 Krisch邊緣算子
圖1所示的8個卷積核組成了Krisch邊緣算子。圖像中的每個點都用8個掩模進行卷積, 每個掩模都對某個特定邊緣方向作出最大響應,所有8個方向中的最大值作為邊緣幅度圖象 的輸出。最大響應掩模的序號構成了邊緣方向的編碼[5]。

圖1 Krisch邊緣算子

2.2.高斯-拉普拉斯算子(Guass-laplace)
拉普拉斯算子是對二維函數進行運算的二階導數算子。通常使用的拉普拉斯算子如圖2 因為噪聲點對邊緣檢測有一定的影響, 所以高斯拉普拉斯算子是效果較好的邊緣檢測器。
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它把高斯平滑濾波器和拉普拉斯銳化濾波器結合了起來,先平滑掉噪聲,再進行邊緣檢測, 效果更好。常見的高斯-拉普拉斯算子是5ⅹ5的模板如下圖3。

圖2 Laplace算子

圖3 5ⅹ5的模板

3.一種改進的Prewitt算子--8模板prewitt算子
3.1 Prewitt算子
Prewitt算子是由圖4所示的兩個卷積核形成的.在處理時,圖像中每個點都用這兩個核進行 卷積,一個核通常的垂直邊緣響應最大,而另一個對水平邊緣響應最大。兩個卷積的最大值 作為該點的輸出位。運算結果是一幅邊緣幅度圖像。圖4內模板的數字是模板系數,中間的 點表示中心元素。

圖4 Prewitt算子

Prewitt算子利用像素點上下、左右鄰點灰度差,在邊緣處達到極值檢測邊緣。對噪聲 具有平滑作用,定位精度不夠高,Prewitt算子基本丟失了角點信息[6],它不是各向同性的。 為了解決上面的問題,本文提出一種改進的Prewitt算子——8模板Prewitt算子。

3.2 將prewitt算子改為8模板Prewitt算子
圖像的邊緣有很多方向。除了水平方向和垂直方向以外,還有其它的邊緣方向,如 45°、135°等因此本文考慮將Prewitt算子增加6個模板,如圖5所示。

圖5

8模板Prewitt算子

8模板Prewitt算法的基本原理:由于圖像邊緣附近的亮度變化較大,所以可以把那些在鄰 域內灰度變化超過某個適當閾值的像素點當作邊緣點。 8模板Prewitt算法的主要步驟:
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1.分別用8個方向模板沿著圖像從一個像素移到另一個像素, 并將模板的中心像素與圖 像中的某個像素位置重合; 2.將模板內的系數與其對應的圖像像素值相乘; 3.將所有乘積相加; 4.將兩個卷積的最大值,賦給圖像中對應模板中心位置的像素,作為該像素的新灰度 值; 5.取適當的閾值Thr,如果像素新灰度值>Thr,則該像素點為圖像邊緣點。

4.實驗和結果分析
本文實驗所用圖片是有缺陷的藥用玻璃瓶,使用VisualC++6.0實現算法并對圖像進行處 理。所使用圖片經過縮放后如下圖6(a),將瓶身可能出現缺陷的有效區域ROI圖(b)剪切出 來并用Krisch算子,Guass-Laplace算子,8模板Prewitt算子進行邊緣檢測,處理后分別如 圖6(c)(d)(e):

(a) (b)

(c)

(d)

(e)

圖6 玻璃瓶及利用不同算子處理后的圖象

通過對上圖的分析可以得到Kirsch算子通過8個模板組成方向算子,對于遞增方向極其敏 感,最佳的方向就是最大梯度幅度響應的方向,檢測邊緣效果較好,噪聲抑制能力較強。 Guass-laplace算子通過檢測二階導數過零點來判斷邊緣點,檢測效果較好,由于采用了平滑去 噪的高斯函數,所以對于有噪聲的玻璃瓶圖像仍能檢測出缺陷輪廓。 通過對上面圖中 (d)(e) (c) 的分析比較, 本文算法能夠準確的判斷出缺陷的位置和大小并且不受其它因素的影響, 檢測 圖片清楚便于計算機識別,并為玻璃瓶缺陷分類提供依據。 本文在CPU2.99GHz,512MB內存的計算機上分別運算上述算法, 為了得到較為精確的實 驗結果,對同一圖象進行10次相同的處理,那么總共花去的機時除以10,得到的就是處理一 幅圖象花去的時間如下表:。 Krisch算法 Guass-Laplace 8模板Prewitt 1 78 15 78 2 93 15 62 3 93 15 78 4 78 15 78 5 78 15 78 6 94 16 78 7 78 16 63 8 78 15 63 9 78 16 78 10 94 16 62 aver 84.2 15.4 71.8

一般的在線檢測的速度在每分鐘 300 個瓶子左右,即每秒 5 個瓶子,也就是 200ms 檢 測一個瓶子。8 模板 Prewitt 算子的處理速度是 71.8ms,這樣的檢測速度是完全能夠滿足實 時性的要求。

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5.結論
本文提出了一種改進的 Prewitt 邊緣檢測算子,對各個圖片效果的分析和算法處理速度 的綜合比較, 可以得出本文算法完全可以達到實時處理的要求, 并且處理結果便于計算機識 別,是一種切實可行的方法。由于各向對稱性可以將 8 模板算子改為 4 模板算子,計算速度 理論上增加一倍,有待進一步的研究。

參考文獻
[1]RobertsLG.Machineperceptionofthree-dimensionalsolids(A).inJ.T.Tippett,ed.,OpticalandElectro-OpticalInform ationProcessing〔M〕.MITPress,Cambridge,MA,1965. [2]Davis L.S.A survey of edge detection techniques〔J〕.CGIP,1979.4:248~270 [3]Prewitt J Object enhancement and extraction (A).inB.Lipkin and A.,Rosenfeld,eds.,Picture Processing and Psychopictorics〔M〕.AcademicPress,NewYork,1970. [4]Kirsch R A.Computer determination of the constituent structure of biological images(J)..Computers in Biomedical Research, 1971.4,315~328 [5]何斌、馬天予、王運堅、朱紅蓮,Visual C++數字圖像處理,人民郵電出版社,2001 年 4 月 P396 [6]周道炳、朱衛綱,幾種邊緣檢測算子的評估,指揮技術學院學報,第11卷第1期 2000年2月

An Improved Prewitt’s Edge-detecting Algorithm of Images
Li Xiufeng,Rong Huifang
School Of Mechanical Engineering ,University of Science & Technology Beijing, Beijing, China(100083) Abstract This paper firstly proposes an improved edge-detecting algorithm of images based on Prewitt’s algorithm.The improved algorithm is able to detect edge of image with eight orientation information。 Secondly,Guass-Laplace operator,Krisch operator,Eight-template-Prewitt operator are used to process the image of flawed bottle,Their advantange and disadvantage are compared and the result show that this operator is suitable. Keywords: image; edge-detect,eight-template-Prewitt Operator,bottle.,flaw

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