針對(duì)當(dāng)前圖像亞像素識(shí)別定位易受到噪聲干擾,導(dǎo)致邊緣檢測(cè)完整性較差的問題,提出基于Gabor濾波與數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的激光圖像亞像素邊緣檢測(cè)方法。采用指定不同方向與尺度Gabor濾波器和圖像卷積,對(duì)卷積激光圖像實(shí)行規(guī)格化操作,利用取極小值與平均值實(shí)現(xiàn)激光圖像Gabor濾波器結(jié)果自適應(yīng)性融合,獲取增強(qiáng)后的圖像。依據(jù)圖像處理,根據(jù)圖像灰度與空間結(jié)構(gòu)特征,通過數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)實(shí)現(xiàn)邊緣點(diǎn)粗定位,在圖像像素級(jí)上得到邊緣點(diǎn)坐標(biāo)與梯度方向。依據(jù)邊緣點(diǎn)向量與參考閾值,通過Zernike矩實(shí)現(xiàn)邊緣點(diǎn)亞像素邊緣精定位,完成激光圖像亞像素邊緣檢測(cè)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法具備較高的檢測(cè)精度和效率,可實(shí)踐性能較強(qiáng)。 

【文章來源】：激光雜志. 2020年11期 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

二維激光圖像亞像素的理想階躍邊緣模型示意圖

為了使亞像素邊緣檢測(cè)精度更高，對(duì)式(12)得到的亞像素位置進(jìn)行進(jìn)一步精細(xì)化。圖2為實(shí)際邊緣模型。圖2中，l″1、l″2代表采樣像素的邊緣與中心像素之間距離，圖像亞像素邊緣與中心像素之間的實(shí)際距離l″R位于l″1、l″2間。

不同研究成果檢測(cè)結(jié)果對(duì)比

【參考文獻(xiàn)】：
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