深度圖像和灰度圖像的邊緣檢測(cè)及其融合技術(shù)的研究.pdf_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩61頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、隨著傳感技術(shù)和計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的提高,多傳感器圖像融合技術(shù)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛.圖像融合充分利用了多幅圖像資源,把多幅圖像在空間上的互補(bǔ)信息依據(jù)某種準(zhǔn)則融合,更準(zhǔn)確地反映客觀實(shí)際.邊緣檢測(cè)的特征融合是圖像融合技術(shù)之一.傳統(tǒng)的邊緣檢測(cè)是針對(duì)圖像中灰度特征進(jìn)行的,這些方法往往由于噪聲和物體表面反射系數(shù)相近等原因,檢測(cè)不到邊緣或誤檢出邊緣,邊緣圖像中出現(xiàn)斷邊和偽邊,這對(duì)后期的目標(biāo)特征提取帶來(lái)很多的困難.該文提出了一種基于深度圖像和灰度圖像的邊緣檢測(cè)

2、融合技術(shù),采用了匹配的深度圖像和灰度圖像,分別進(jìn)行邊緣檢測(cè),依據(jù)圖像融合準(zhǔn)則,將兩種圖像的冗余和互補(bǔ)的信息融合起來(lái),形成準(zhǔn)確的邊緣檢測(cè)圖像.該方法能夠有效地消除偽邊和彌補(bǔ)斷邊,提高邊緣檢測(cè)的精度.針對(duì)灰度圖像邊緣檢測(cè)具有快速與適時(shí)的特點(diǎn),采用Sobel算子進(jìn)行邊緣檢測(cè),它能有效的抑制噪聲,又能保持邊緣的細(xì)節(jié),是灰度圖像邊緣檢測(cè)中較為理想的算子.深度圖像采用結(jié)構(gòu)光法獲取,該裝置具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、獲取圖像快速的特點(diǎn).通過(guò)對(duì)深度圖像中目標(biāo)的邊緣檢

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論