文献类型：专利

专利类型：发明专利

是否失效：否

是否授权：否

申 请 号：CN202211359931.1

申 请 日：20221102

发 明 人：韩琦 侯明阳 王洪艺 翁腾飞

申 请 人：重庆科技学院

申请人地址：401331 重庆市沙坪坝区大学城东路20号

公 开 日：20230131

公 开 号：CN115660993A

代 理 人：周云涛

代理机构：重庆千石专利代理事务所(普通合伙)

语　　种：中文

摘　　要：本发明公开了一种基于滑动窗口算法的图像目标边缘增强处理方法，具体步骤为：对训练图像集合、训练图像标签集合采用滑动窗口算法进行特征提取、非边缘子块选择、矩阵求解等操作后得到非关键边缘抑制算子，进而获取非边缘区域弱化的初始特征图；结合初始特征图获取边缘典型特征子块集合并进行求解后，得到关键边缘增强算子HQ2；非关键边缘抑制算子HQ1和关键边缘增强算子，对测试图像集合中的测试图片依次调用非关键边缘抑制算子、关键边缘增强算子，得到测试图像的边缘增强特征图有益效果：降低噪声，对关键边缘进行增强，强化目标和背景的差异，得到凸显典型特征的边缘平滑图像。用于数据扩充后，提高图像分割识别等正确率。

主 权 项：1.一种基于滑动窗口算法的图像目标边缘增强处理方法，其特征在于具体步骤为：步骤1：采集图像数据库中的图像数据，经预处理后得到训练图像集合、训练图像标签集合、测试图像集合，其中训练图像集合、训练图像标签集合均包含了N幅图；N为正整数；步骤2：对步骤1得到的训练图像集合、训练图像标签集合中的m幅图像采用滑动窗口算法进行特征提取，得到输入子集：输入训练子集和输入训练标签子集；其中，m大于等于1，且m小于等于N；步骤3：从步骤2中的输入子集中，选取图像中非边缘子块，构成非边缘典型特征子块集合；非边缘图像子块集合和非边缘图像标签子块集合；步骤4：对非边缘典型特征子块集合中的图像分别进行矩阵求解，得到非关键边缘抑制算子HQ1，结合图像数据库中的图像数据，进行非相关边缘抑制，得到非边缘区域弱化的初始特征图F_init；步骤5：利用步骤4得到的非边缘区域弱化的初始特征图F_init得到的边缘典型特征子块集合：边缘特征图像子块集合和边缘特征图像标签子块集合，对其者进行矩阵求解后，得到关键边缘增强算子HQ2；步骤6，结合步骤4得到非关键边缘抑制算子和步骤5得到的关键边缘增强算子HQ2，对测试图像集合中的测试图片依次调用非关键边缘抑制算子HQ1、关键边缘增强算子HQ2，得到对应图像数据的边缘增强特征图F_out。

关 键 词：关键边缘  算子  特征图  测试图像  典型特征  滑动窗口  算法  集合  边缘增强处理  训练图像集合  非边缘区域  边缘平滑  边缘增强  标签集合  测试图片  降低噪声 矩阵求解  强化目标  数据扩充  特征提取  图像分割  图像目标 训练图像  子块选择  非边缘  正确率 求解  调用  子块 弱化 图像

IPC专利分类号：G06T5/00;G06T7/13;G06V10/44;G06V10/82;G06V10/54;G06N3/04;G06N3/08