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文檔簡介
1、隨著計(jì)算機(jī)軟硬件技術(shù)的迅猛發(fā)展,計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在娛樂生活、工業(yè)生產(chǎn)和軍事應(yīng)用當(dāng)中逐漸得到了廣泛的應(yīng)用。但這些應(yīng)用都只適用于特定的環(huán)境條件,多數(shù)計(jì)算機(jī)視覺問題并沒有一勞永逸的解決方案,原因之一在于難以提出通用的圖像特征描述方法。當(dāng)前需要更新穎的圖像特征,來彌補(bǔ)底層圖像內(nèi)容和其中蘊(yùn)含的高級語義信息之間的鴻溝。
作為最常見的圖像底層特征,圖像的邊緣蘊(yùn)含豐富信息。人工環(huán)境下得到的圖像中存在大量的邊緣,如何提取和描述這些邊緣信息,并利用
2、這些信息來輔助完成諸如圖像配準(zhǔn)、模式識別、圖像分割和超分辨等計(jì)算機(jī)視覺任務(wù),是一個值得深入研究的課題?;诖丝紤],本文進(jìn)行了線特征的檢測和描述相關(guān)研究,也即圖像邊緣檢測和線特征描述符構(gòu)建,主要內(nèi)容有:
1.提出了一種基于兩步最優(yōu)生長的邊緣檢測算法。算法根據(jù)韋伯定律動態(tài)調(diào)整圖像梯度幅值閾值,保證了低對比度條件下檢測邊緣的連續(xù)性。算法在邊緣生長階段采用兩步最優(yōu)邊緣生長策略,實(shí)現(xiàn)了圖像的連續(xù)穩(wěn)定單像素寬度邊緣提取。算法最后通過一種快
3、速非參數(shù)直線段分裂算法,完成了曲線段邊緣的直線段擬合。
2.提出了兩種邊緣直線段特征描述符構(gòu)建方案,即混合梯度線特征描述符和二值模式線特征描述符。方案根據(jù)邊緣梯度幅值變化緩急和邊緣分割長度來確定邊緣尺度信息,根據(jù)空間距離和邊緣強(qiáng)度對描述符重調(diào)整,最終得到對亮度、旋轉(zhuǎn)和尺度縮放魯棒的圖像直線段描述符。
3.研究和分析了多種變化情況下的局部線特征匹配性能,通過大量真實(shí)圖像的邊緣線段匹配實(shí)驗(yàn)證實(shí)了本文提出的描述符具有較好的
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