【摘 要】
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本文提出了一种基于三角函数的深度图像自适应局部表面拟合方法,设计并实现了迭代寻优算法获得最佳拟合系数和拟合函数表达式,并将它应用于深度图像的特征提取,即根据拟合结果计算深度图像的高斯曲率和平均曲率.理论分析和实验结果表明,与基于多项式的曲面拟合方法比较,本文提出的基于三角函数的曲面拟合方法效果更好,尤其是在边缘点处,使用较少的基函数便可以获得更加准确的拟合结果.迭代寻优算法稳健可靠.且在同等精度下
【机 构】
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厦门大学计算机科学系,厦门,361005 国防科技大学电子科学与工程学院,长沙,410073
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本文提出了一种基于三角函数的深度图像自适应局部表面拟合方法,设计并实现了迭代寻优算法获得最佳拟合系数和拟合函数表达式,并将它应用于深度图像的特征提取,即根据拟合结果计算深度图像的高斯曲率和平均曲率.理论分析和实验结果表明,与基于多项式的曲面拟合方法比较,本文提出的基于三角函数的曲面拟合方法效果更好,尤其是在边缘点处,使用较少的基函数便可以获得更加准确的拟合结果.迭代寻优算法稳健可靠.且在同等精度下,计算复杂度更小.利用本文的表面拟合算法提取深度图像的局部几何特征,可以进行边缘检测、图像分割等处理。
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