基于初级视觉系统原理的边缘检测方法

于海洋　金恩海　宋哎琪

摘 要 在现今的图像处理与计算机视觉的基本问题之中，边缘检测占据着极大的地位或者可以说起着极其重要的作用，其对数字图像之中亮度变化的标识作用十分的明显。其中对于深度上、表面方向的不连续、物质属性以及场景照明的变化的标识和处理都起着至关重要的基础性作用，其方法也是多种多样的。通常情况下都是基于搜索和零交叉的方式，通过计算阶段导数的计算，以确定所要检测的阈值。近年来随着检测方法的更新与变革，越来越多的处理需要与视觉上的感知、认知相结合来解决多种复杂的、简单的相关问题。检测中对位置、形状、颜色、运动以及亮度等特性基于视觉系统的认知原理也拥有了相对较高的要求。本文通过对初级视觉原理在边缘检测方法相结合以及应用做了简单的阐述，并验证了其可行性。

【关键词】初级视觉系统 边缘检测 计算机视觉

检测目标的边缘是对目标进行分析和理解的基础，也是检测目标最为基本的特征。对于图像等目标边缘的提取是其他步骤与模块所依赖的系统中最地层、最根基的关键点。这其中包括Kirsch、Sobel、Robert、Robins等诸多边缘检测的经典方法。在近年中也经常有相关的学者不断提出新的理论方法并带有相关的依据和可证性。这其中不乏创新和发展，但归根结底都是以初级视觉系统为基础进行的研发和开展的相关研究。初级视觉系统对边缘检测方法的启发与带动作用是显而易见的。

1 关于视觉系统原理的相关讨论

视觉系统原理可分为内在表象和外在表现。其中视觉的内在表象就是通常所说的视觉感知，视觉的外在表现即通常所说的视觉现象（又称视觉特性）。首先关于视觉的内在表象，视觉感知具有高级层次和低级层次之分。低级的视觉感知层次是以视觉系统开始的，在视网膜上获得所能观察到的世界的光学成像作用，即以视觉系统从外界截取图象。下一步转接到视觉，将光影图像信心转化为电信系以传递到视网膜的神经活动领域，最终以神经纤维的传送方式将图象送达大脑感知。而相对于低层次的视觉感知，高层次的视觉感知活动则是以低层次活动为基础，通过神经系统的感知行为，这一层次至今还在深度研发之中。

视觉的外在表现，视觉现象，即我们所说的、反射进大脑通过神经传说所看到的图象。是一种由外界世界能量场相互转化所映射出的现象。通过视觉与光波的传送和接收分析光谱、捕捉瞬间变化运动，获得不同的图象、色彩和亮度感觉。而近年中，随着信息技术科技的不断进步，计算机视觉研究的课题被提上日程，通过不断的研究也取得了对视觉系统了解的进展。

2 关于边缘检测的相关论述

关于边缘的解释首先源于图象，是指目标图像的边界线以及图象像素明亮度的突然性的转变。在学术上边缘又可以解释为一个拥有可见像素范围并且通过周边图像活动功能为计算主体的独特性质，是一种向量突变（一个边缘的梯度与方向的矢量）。而相关领域的研究家Dr.Latecki也在其论著中作了解释。

边缘检测是对灰度急剧变化边缘部分进行检测从而得到轮廓线的方法，这种检测方法的应用随着计算机网络信息技术的发展而变得更加普遍，检测方法也得到不断发展。比较普遍的检测方法是以微分算符的离散逼近为基础利用卷积模板进行的。微分算符在此过程中起到一个对图象亮度功能变化率的测量作用。一些微分算符负责折返定向信息。而其他的部分仅仅是折返关于边缘点存在的信息。这些方式中比较显著有效并广泛使用的分以下几种：

2.1 Roberts算子

这种方法仅仅是标识边缘点，并且没有边缘定向的讯息测算依据是二进制计算法，但极容易受到噪音的影响并且在边缘梯度的计算上很少运用分辨率作为数据。

其运行方式如下：

|（r，c）-I（r-1，c-1）|+|I（r，c-1）-I（r-1，c）|

2.2 Sobel算子

本方法应用于寻求边缘的平面与垂直面，然后将信息整合成为单一的指标。与之相近的计算方法还包括Prewitt算子。

3 以初级视觉系统原理进行边缘检测

无论哪一种测算方式都离不开视觉系统的传达与输送。因此，有效地将两者结合，以视觉系统的初级原理为根基进行边缘检测所形成的方法是最为有效的，也是最为实用的。这样既能确保计算结果的精准程度，又能化繁为简节省计算时间，简单易懂，较好掌握，从而在相互辅助的基础上继续不断发展出新的检测方法。通过对大脑皮层V1中完成边缘检测的简单细胞模型化建立起的Edge cell模型成功的实现了多个空间周波数下的边缘检测。在此基础上依据所得到的边缘线段实现了局部范围的曲率测算与运动跟踪。

从视觉系统的运作过程出发，进行对于图象的边缘检测方法以及对于其他检测目标的计算，能够更好的将数据和人的思维能力、思维方式以及生理上的思考行为相结合，更加多的注重客观存在基础上、人的主观感知、认知的发挥、作用与反作用，最终达到理想的、不繁琐的、顺畅的甚至最佳的检测效果。

4 结语

立足于边缘检测的评价标准，参照边缘检测系统的诸多设计要求，在受到初级视觉系统的启发以及与之相结合进行对阈值的确定之下形成了一种新的、比较稳定的测算准则，并在此基础上构建出采用视觉感知与认知原理自动变更以适应阈值的边缘检测方式进行检测，并且通过计算机的对算法则进行了验证，通过与传统边缘检测方进行对比，也验证了此类方法的实用性和有效性。与传统边缘检测法法相比较，这种结合法会将检测目标的不同特点尽量广泛的、显著的呈现出来，采用自我适应阈值的同时，还能够较好地保留微弱边缘，对强弱边缘的同时存在有较好地适应能力，计算方法简单实用，易于掌握，计算量相对较小，并降低了问题的复杂程度，检测结果也比较准确。

参考文献

[1]罗佳骏，武薇，范影乐，高云园.基于视觉感光层功能的菌落图像多强度边缘检测研究[J].中国生物医学工程学报，2014（06）：677-686.

[2]张宏群，张雪，肖旺新.小波变换的自适应阈值图像边缘检测方法[J].红外与激光工程，2003（01）：32-36+41.

[3].自动化技术、计算机技术[J].中国无线电电子学文摘，2011（06）：163-242.

作者单位

1黑龙江大学 黑龙江省哈尔滨市 150000

2哈尔滨理工大学 黑龙江省哈尔滨市 150000