深度图像和灰度图像的边缘检测及其融合技术的研究

摘要

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.

目录

文摘

英文文摘

第1章绪论

1.1引言

1.2图像的表示方法

1.3边缘检测技术的研究现状

1.3.1灰度图像边缘检测技术国内外研究现状

1.3.2深度图像边缘检测技术国内外研究现状

1.4灰度图像与深度图像边缘检测存在的不足

1.5图像融合技术的研究现状

1.5.1图像融合处理的分类

1.5.2图像融合技术应用现状

1.6本文研究的理论意义和实际意义

1.7课题来源及主要研究内容

第2章灰度图像的边缘检测技术

2.1灰度图像的获取和预处理

2.2边缘检测算子

2.2.1 Roberts算子

2.2.2 Prewitt算子和Sobel算子

2.2.3 Kirsch算子

2.2.4 Hueckel算子

2.2.5 Frei和Chen算子

2.2.6 Wallis对数算子

2.2.7 Marr和Hildreth的零交叉点算子

2.2.8 Canny算子

2.3常用边缘检测算子的比较

2.4本章小结

第3章深度图像获取

3.1深度图像和深度图像传感器

3.1.1深度图像的表示

3.1.2深度成像传感器的分类

3.2结构光深度测量技术

3.2.1结构光深度测量原理及系统组成

3.2.2结构光法深度测量数学模型的建立

3.3深度图像获取的软件设计

3.3.1像方深度图像获取软件设计

3.3.2摄像机坐标系变换的软件设计

3.4本章小结

第4章深度图像边缘检测技术

4.1深度条纹图像预处理

4.1.1条纹图像的二值化

4.1.2深度条纹图像的细化

4.2深度图像的边缘检测技术

4.2.1用深度图像检测物体的外轮廓

4.2.2深度图像内部棱点(角点)检测

4.3深度图像处理软件设计

4.3.1深度图像轮廓检测软件设计

4.3.2内部棱点检测软件设计

4.4本章小结

第5章深度图像与灰度图像边缘检测融合技术

5.1多传感器图像融合技术介绍

5.2边缘检测融合的判别方法

5.2.1图像边缘检测中存在的问题

5.2.2边缘图像的数学表示

5.2.3边缘检测融合的判别方法

5.3边缘检测融合判别方法的软件设计

5.4本章小结

第6章实验结果和分析

6.1立方体边缘图像融合实验

6.2四面体边缘图像融合实验

6.3本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的学术论文

个人简历

致谢