改进的Zernike矩图像亚像素边缘检测算法

基于Zernike正交矩的图像亚像素边缘检测算法是一种用于提高图像边缘检测精度的技术。Zernike矩，源于光学领域，是一组在圆形区域内定义的正交函数，常用于描述和分析圆对称形状的特性。在图像处理中，它们被用来提取和表征图像特征，特别是对于边缘检测，能够提供亚像素级别的精确度。 传统的边缘检测方法，如Canny算子，通常只能检测到像素级别的边缘，而Zernike矩则能在亚像素级别上定位边缘，这在需要高精度的图像分析应用中尤其重要。Ghosal提出的基于Zernike矩的亚像素图像边缘检测算法虽然提高了边缘定位精度，但还存在一些问题，如检测出的边缘较粗且亚像素定位精度仍有待提升。 针对这些问题，文章提出了一个改进算法。首先，通过推导七乘七的Zernike矩模板系数，扩大了模板尺寸，从而增加了对图像细节的捕获能力，有助于更精确地识别边缘。其次，引入了一种新的边缘判断依据，这可能涉及到对Zernike矩的阈值设定或组合方式的优化，以更好地分离边缘与背景，减少误检和漏检。 实验部分，作者设计了三组不同的试验来验证改进算法的效果。这些试验对比了改进算法与Canny算子以及Ghosal算法的结果，结果显示改进后的算法在检测图像边缘和实现高边缘定位精度方面具有明显优势。这意味着改进算法在保持边缘精细度的同时，提高了亚像素定位的准确度，对于需要高精度边缘信息的应用，如医学成像、机器人视觉和模式识别等领域，具有重要的实际意义。 该研究通过改进Zernike矩模板和边缘判断标准，成功提升了基于Zernike矩的亚像素边缘检测算法的性能，为图像处理领域的边缘检测技术提供了新的思路和方法。