【摘 要】
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随着传感技术和计算机计算能力的提高,多传感器图像融合技术的应用越来越广泛.图像融合充分利用了多幅图像资源,把多幅图像在空间上的互补信息依据某种准则融合,更准确地反映
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随着传感技术和计算机计算能力的提高,多传感器图像融合技术的应用越来越广泛.图像融合充分利用了多幅图像资源,把多幅图像在空间上的互补信息依据某种准则融合,更准确地反映客观实际.边缘检测的特征融合是图像融合技术之一.传统的边缘检测是针对图像中灰度特征进行的,这些方法往往由于噪声和物体表面反射系数相近等原因,检测不到边缘或误检出边缘,边缘图像中出现断边和伪边,这对后期的目标特征提取带来很多的困难.该文提出了一种基于深度图像和灰度图像的边缘检测融合技术,采用了匹配的深度图像和灰度图像,分别进行边缘检测,依据图像融合准则,将两种图像的冗余和互补的信息融合起来,形成准确的边缘检测图像.该方法能够有效地消除伪边和弥补断边,提高边缘检测的精度.针对灰度图像边缘检测具有快速与适时的特点,采用Sobel算子进行边缘检测,它能有效的抑制噪声,又能保持边缘的细节,是灰度图像边缘检测中较为理想的算子.深度图像采用结构光法获取,该装置具有结构简单、获取图像快速的特点.通过对深度图像中目标的边缘检测,得到了同一目标灰度图像检测不到的内棱边和外边界.通过文中的5个融合判别准则,将这些内棱边和外边界融合到灰度图像中,并去除伪边,形成完整的目标边缘图像.通过实验,我们得到了图像融合后目标的边缘图像,经过与其它方法边缘检测结果对比,该方法可以得到较好边缘检测结果,为目标识别技术或机器人探知未知环境提供了更为准确的特征信息基础.
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