【摘要】：基于單一的屬性變化進行邊緣檢測往往會損失部分邊緣信息,影響了檢測結(jié)果的完整性,對此提出一種基于多梯度融合的邊緣檢測算法。該算法針對RGB圖像,首先轉(zhuǎn)換到Y(jié)CbCr顏色空間下,分別提取亮度分量Y顏色分量Cb、Cr針對提取的亮度分量Y顏色分量Cb、Cr,結(jié)合深度圖像D,分別使用多方向的圓形邊緣檢測算子進行梯度計算,對所獲得的4種梯度圖像進行融合獲得邊緣檢測結(jié)果。實驗結(jié)果表明,算法獲得的邊緣檢測結(jié)果更加清晰完整,有效的提高了邊緣檢測的效果。
[Abstract]:Edge detection based on single attribute change often loses part of edge information, which affects the integrity of detection results. Therefore, an edge detection algorithm based on multi-gradient fusion is proposed. For RGB images, the algorithm firstly converts to YCbCr color space to extract the luminance component Y color component Cb,Cr for the extracted luminance component Y color component Cb,Cr, combined with depth image D, respectively. The multi-directional circular edge detection operator is used to calculate the gradient, and the four gradient images are fused to obtain the edge detection results. The experimental results show that the edge detection results obtained by the algorithm are more clear and complete, and the edge detection effect is improved effectively.
【作者單位】： 合肥工業(yè)大學計算機與信息學院;
【基金】：國家自然科學基金青年基金(61305093) 安徽高校省級自然科學研究項目(KJ2014ZD27)資助
【分類號】：TP391.41

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