基于四元数的最小核值相似区边缘检测算法

　　边缘作为图像的特征之一，包含了大量的图像信息。边缘是性质不同区域边界，反映了图像的局部区域特征。彩色图像边缘检测都是基于某种颜色空间下进行的，常用的有红绿蓝（ Red Green Blue．RGB），色度饱和度亮度（ Hue Saturation Value，HSV），色调饱和度强度（Hue　Saturation Intensity，HSI），国际照明委员会色彩模型（ Commission Intemationale de I‘Eclairage Luminance-a-b，CIELab）彩色空间等。

　　针对基于亮度和色度的彩色图像边缘检测在检测过程中忽略亮度和色度之间关联性而导致部分边缘不能有效地被检测出来的问题，提出了一种基于四元数的改进型最小核值相似区（ SUSAN）边缘检测算法。首先，利用四元数矢量旋转原理将HSI颜色空间的三维信息映射成二维平面信息实现空间降维，同时引入标量y来综合表示H、S、I三通道之间的关系；然后，将标量y作为算子的核函数；最后，利用改进的SUSAN算子完成图像的边缘检测。实验结杲表明，提出的算法针对色度相同、饱和度存在差异以及饱和度相同、色度存在差异的彩色图像，在边缘检测的定位误差率上降低了1. 5%。在实际的应用中，能够更好地获得图像中的目标信息，同时也为后续的分割和识别研究提供更好的先验知识。