灰度级信息的目标边界精确周长估算

摘要：

目的 针对图像目标边界不连续或具有模糊性导致的目标周长无法精确估算这一问题,结合边界跟踪,提出一种基于灰度级信息的目标边界精确周长估算方法.方法 该方法利用目标边界的灰度级信息,同时结合边界跟踪得到的内外边界来估计目标图像的边界周长,从而提高边界周长估计的精确性和鲁棒性.为了获得目标物体真实周长,实验采用人工合成图像.结果 实验应用所提方法和3种传统周长估算方法分别计算合成目标对象的周长,并与真实周长比较.为了验证所提方法的有效性和鲁棒性,实验中对目标对象的边界进行不同程度的加厚模糊化;并在边界加入噪声,使边界不连续.当边界变得复杂时,本文所提方法的优势得到极大体现.结论 实验结果表明,在边界模糊和边界不连续的情况下,本文所提的算法具有更好的适应性和稳定性.

关键词：周长估计、边界跟踪、内外边界、灰度级信息、模糊边界、不连续边界

所属期刊栏目：19

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61202312,61170121;教育部留学回国人员科研启动基金

在线出版日期：2014-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1449-1458