22、灰度图像中模糊线段提取与离散轮廓噪声检测

灰度图像中模糊线段提取与离散轮廓噪声检测

1. 模糊线段相关基础

模糊线段的计算涉及到凸包的计算。关于凸包计算的更多细节，可在不同的文献中找到，其对初始离散点有不同假设。模糊线段及其相关的凸包在图 1 (a) 中有说明，其中深色像素代表初始数据，浅灰色像素代表最优边界线。图 1 (b) 展示了使用不同参数 ν 值获得的模糊线段识别情况，识别是由不能在左右方向上扩展的最大模糊线段来定义的。使用较大的宽度 ν 值可以在不考虑低轮廓变化的情况下识别线段。

2. 扩展到灰度图像

为了将二值模糊线段识别扩展到灰度图像，采用了基于粗到细策略的图像定向扫描，主要包括三个步骤：
- 初步识别 ：获得与靠近第一个方向 D(0) 的线性结构相关的方向 D(1) 的近似值。
- 改进识别 ：使用方向 D(1)（第二步）和 D(2)（第三步）来改进识别过程。

方向 D(0) 由两个点 P1 和 P2 定义，它们位于要检测的线的两侧，定义了与初始方向 D(0) 相关的起始扫描线段 S(0)₀。沿着该扫描线段提取候选线点，然后依次分析 S(0)₀ 两侧的平行扫描线段 S(0)ᵢ 以检测下一个候选像素，这些候选像素用于模糊线段识别算法。识别算法的扩展依赖于先前扫描的使用和图像梯度信息的利用，以确保整个扫描过程中的空间一致性。一旦找到可能的模糊线段，就将细化的扫描方向 D(1) 设置为与检测到的线段正交，以进行新的扫描，该过程使用方向 D(2) 再迭代一次。

2.1 定向扫描

从初始线段 P1P2 开始进行定向扫描，并在正交方向上扩展。设 P1 =