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2-D edge feature extraction to subpixel accuracy using the generalized energy approach

机译:使用广义能量方法将二维边缘特征提取到亚像素精度

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摘要

Precision edge feature extraction is a very important step in vision, Researchers mainly use step edges to model an edge at subpixel level. In this paper we describe a new technique for two dimensional edge feature extraction to subpixel accuracy using a general edge model. Using six basic edge types to model edges, the edge parameters at subpixel level are extracted by fitting a model to the image signal using least-.squared error fitting technique.
机译:精确的边缘特征提取是视觉中非常重要的一步,研究人员主要使用阶跃边缘在亚像素级别上对边缘进行建模。在本文中,我们描述了一种使用通用边缘模型将二维边缘特征提取到子像素精度的新技术。使用六种基本边缘类型来建模边缘,通过使用最小二乘误差拟合技术将模型拟合到图像信号来提取子像素级别的边缘参数。

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