图像直线段检测算法综述与测评

对现有的直线段检测算法进行系统的综述和测评。在综述方面,将现有算法划分为两类:全局Hough变换法和局部感知组合法。分析了这两类算法的技术基础和实现方案,并对其优缺点进行评述。在测评方面,Cho等人在近期的一项工作中首次建立了一个客观测评系统。但遗憾的是,该测评系统在代码实现和实际使用两个方面均存在比较严重的错误,因此所得出的结果没有能够正确反映当前各种算法的性能。全面修正了这一测评系统的错误,并对当前最具代表性的八款直线段检测算法进行评估和比较。展望直线段检测技术未来的发展趋势,为相关研究提供参考和借鉴。

一种彩色图像的直线段检测算法

当前的直线段检测算法均针对灰度图像设计和实现,在处理彩色图像时会抛弃其色彩信息,不利于获取高质量检测结果。为此,提出了一种针对彩色图像的直线段检测算法。对三个色彩通道分别应用DiZenzo算子计算出其梯度矢量,并基于平均梯度强度和方向提取出图像中的边缘;再对边缘线段上的像素点进行跟踪、链接或分裂,以生成候选的直线段。最后,基于候选直线段上各点的梯度信息,利用Helmholtz准则排除由噪声形成的虚假直线段,从而得到最终的直线段集合。实验结果表明,与现有算法相比,新算法充分应用了图像的色彩信息,显著提高了直线段检测的性能,在York城市图像数据库上可将当前算法的最高精确率从0.2207提升为0.2687,并获得了更高的F-得分。