一種基于邊緣檢測技術的線擴散函數提取的方法
【技術領域】
[0001] 本發明設及一種基于邊緣檢測技術的線擴散函數提取的方法，對輸入圖像的形式 沒有任何約束，屬于應用光學技術領域。
【背景技術】
[0002] MTF，即調制傳遞函數(Modulation Transfer F^mction)，是光學系統成像質量的 綜合評價指標，用調制傳遞函數來評價圖像的質量，比用一般的灰度方法更加全面、豐富、 準確。MTF表達了一個光學系統重新分配光能的特性。計算MTF的理論與方法有很多，例如點 脈沖法、正弦輸入法、脈沖法W及刀刃法。后兩種運用情況更為普遍，效果更佳。
[0003] 脈沖法主要是通過類似于線光源的脈沖紋理中提取脈沖圖像，根據脈沖圖像的灰 度分布擬合線擴散函數化SF)，作傅里葉變換得到MTF曲線，然后結合成像的脈沖像面寬度 對MTF曲線進行修正。如果脈沖寬度較窄，則表示脈沖紋理的像素較少，能量較弱，不利于線 擴散函數(LSF)的提取，因此使用脈沖法計算MTF時，對脈沖寬度有一定的要求，一般巧Ij 3個 像素左右較為合適，比較有利于線擴展函數的提取，但是為了 MTF的精確計算，需要結合實 際脈沖寬度對提取的MTF曲線進行適當的修正。
[0004] 刀刃法主要是由圖像紋理提取的邊緣擴展函數化SF)與脈沖法中的線擴散函數 (LSF)之間的微分與積分的關系來提取MTF。得到紋理的平均邊緣擴展函數化SF)后再對其 求導或者差分，得到對應的線擴散函數化SF)，作傅里葉變換得到所要求的MTF。
[0005] 脈沖法與刀刃法的區別在于線擴展函數化SF)的提取:脈沖法對采樣圖像的質量 要求較高，雖然MTF的精度較高，但是采樣圖像的選取十分困難，運就大大降低了脈沖法的 運用范圍。而刀刃法對采樣圖像的質量要求相對較低，選取比較容易，一般的RGB或灰度圖 像均可W進行操作與提取，雖然MTF的精度相對于脈沖法較低，但是刀刃法操作簡單，運用 范圍較廣，提取的線擴散函數的精度也是高于其他方法，因此從各個方面來看，提取線擴散 函數一般選用刀刃法，可W在時間和精度上達到平衡。
【發明內容】
[0006] 本發明的目的是提供一種基于邊緣檢測技術的線擴散函數提取的方法，所述方法 不需要任何人工對輸入圖像進行截取操作，得到的目標區域對線擴散函數提取沒有任何約 束;提取像素級邊緣點位置之后，通過曲線擬合確定亞像素級邊緣點位置，對目標區域內的 邊緣位置進行調整，降低線擴散函數的誤差，提高提取精度。
[0007] 本發明提供的基于邊緣檢測技術的線擴散函數提取的方法，由RGB圖像或者灰度 圖像得到適合線擴散函數計算的目標區域，進而得到該圖像的線擴散函數曲線，具體方法 步驟如下：
[000引步驟一:輸入圖像，提取最優目標區域。
[0009]步驟二:在提取到的最優目標區域內，找到有效的像素級邊緣點的位置，進行高階 次函數曲線擬合，獲得亞像素級邊緣點的位置。
[0010] 步驟=:對獲得的亞像素級邊緣點的位置進行調整。
[0011] 步驟四：對最優目標區域進行=次樣條插值，獲得稠密邊緣。
[0012] 步驟五:在邊緣擴展函數的基礎上，提取線擴散函數。
[001引本發明的優點在于：
[0014] 1)對輸入圖像的質量沒有任何約束，不進行任何預處理操作，采樣圖像的選取十 分簡單且方便，有效的減少了圖像選取的困難，增加了實用性，很大程度上擴展了本發明的 適用范圍。
[0015] 2)目標區域的獲取無需任何人工操作，易于適用，運行方便，減少了人工的耗費， 提高的了實用性。
[0016] 3)通過化nny邊緣檢測算子控制圖像的邊緣條數，降低了對圖像中每一條邊緣進 行檢測的工作量，減少了運行時間，得到最顯著的邊緣;結合唯一性、直線性、均勻性W及對 比度的檢測，提高了邊緣擴展函數的計算精度。
[0017] 4)對目標區域的大小進行更改，W確定目標區域內每一個邊緣點都不在邊界上， 消除無效的邊緣點。
[0018] 5)亞像素級邊緣點的位置的確定，對目標區域內的邊緣位置進行調整，提高線擴 散函數的計算精度。
[0019] 6)對邊緣調整后的目標區域進行=次樣條插值，得到稠密邊緣點，增加線擴散函 數曲線的光滑度，提高線擴散函數的計算精度。
【附圖說明】
[0020] 圖1為本發明提供的基于邊緣檢測技術的線擴散函數提取的方法流程圖；
[0021 ]圖2為應用本發明提供的方法得到的試驗效果圖。
【具體實施方式】
[0022] 為了更好地理解本發明的技術方案，W下結合附圖和實施例對本發明的具體實施 方式作進一步描述。
[0023] 本發明是在Matlab R2013a語言環境下實現的。首先計算機讀入圖像，利用化nny 檢測算子檢測圖像邊緣，固定目標區域大小，進行唯一性、直線性、均勻性和對比對檢測，得 出最優目標區域;然后找到最優目標區域內有效的像素級邊緣點，利用高階次函數曲線擬 合得到亞像素級邊緣點的位置，對最優目標區域內邊緣位置進行調整;再利用=次樣條插 值得到稠密邊緣;最后通過平均邊緣擴展函數差分計算線擴散函數。
[0024] 本發明是一種基于邊緣檢測技術的線擴散函數提取的方法，該方法的流程見圖1 所示，該方法包括W下步驟：
[0025] 第一步，輸入圖像，提取適合線擴散函數計算的目標區域。
[00%] (1)在Matlab R2013a語言環境下讀入圖像，如果是RGB圖像，需要進行灰度轉化， 得到灰度圖像；
[0027]不同于圖像邊緣的人工截取，在本發明中，通過對整幅圖像的邊緣進行分析與比 較，得到實驗所需的目標區域，并且在計算過程中考慮到多種影響因素，比如邊緣兩側的區 域面積的大小W及對比度等，不需要對輸入圖像有任何人為約束條件，因此本發明具有一 定的可靠性和通用性。
[00%] (2)對灰度圖像通過參數的選取進行化nny邊緣檢測，固定目標區域的大小。
[0029] 在本發明中，圖像邊緣作為線擴散函數計算的基礎，需要對圖像中的所有邊緣所 在的區域進行分析。一般來說一幅圖像會出現非常多的邊緣，如果直接對圖像內的邊緣進 行檢測，提取目標區域，運無疑是一個巨大的工作量，通過各種邊緣檢測算子的比較，本發 明選擇化nny邊緣檢測算子得到固定大小的多個目標區域。然后需要考慮多種影響邊緣擴 展函數提取的因素，在多個固定大小的目標區域中選擇最優的目標區域。
[0030] Canny邊緣檢測算子是使用了多級算法檢測廣域圖像邊緣的邊緣檢測算子，它使 用高斯濾波器來平滑圖像，減少噪聲。該算法能夠盡可能多地標識出圖像中的實際邊緣。 Canny邊緣檢測算子可W通過調節兩個參數來控制圖像邊緣的條數，得到圖像中最顯著的 邊緣:一是高斯濾波器標準差，高斯濾波器標準差的大小將會直接影響化nny邊緣檢測算子 的結果，較小標準差的高斯濾波器產生的濾波效果較弱，可W檢測到更多的變化不明顯的 邊緣;較大標準差的高斯濾波器產生的濾波效果較強，只能檢測到變化非常明顯的邊緣。二 是闊值，設置的闊值過高，可能會漏掉重要信息；闊值過低，將會把枝節信息看得很重要。
[0031] (3)邊緣唯一性檢測；
[0032] 考慮到圖像邊緣的方向、長度、與邊界的交點都是不確定的，為了使得到的線擴散 函數不會受到其他邊緣的干擾，要求在提取到的目標區域內有且只存在一條邊緣。在本發 明中利用"圖像鏈表"判別法對得到的目標區域進行唯一性判斷。首先找到目標區域邊界上 的第一個邊緣點，然后在八鄰域上順時針方向查找邊界的下一個點（四鄰域優先查找，然后 是對角線方向），找到之后將上一個邊界點消除，W此循環直到運條邊界被完全查找和消除 為止，并且判斷最后一個點是否在目標區域的邊緣上，如果不是就判斷為不符合要求;接著 遍歷判斷是否還有剩下的邊緣點。雖然"圖像鏈表"判別法比較穩定，但在也會出現誤差。由 于受到檢測方向的影響，會產生較大的誤差，如按照順時針方向進行檢測，當圖像邊緣出 現兩個像素點時，由于第一個像素點先被檢測，之后被消去，因此無法檢測到剩下的點。為 了降低由于檢測方向引起的誤差，增加檢測的