多梯度融合的RGBD图像边缘检测

发布时间：2019-03-25 07:41

【摘要】：基于单一的属性变化进行边缘检测往往会损失部分边缘信息,影响了检测结果的完整性,对此提出一种基于多梯度融合的边缘检测算法。该算法针对RGB图像,首先转换到YCbCr颜色空间下,分别提取亮度分量Y颜色分量Cb、Cr针对提取的亮度分量Y颜色分量Cb、Cr,结合深度图像D,分别使用多方向的圆形边缘检测算子进行梯度计算,对所获得的4种梯度图像进行融合获得边缘检测结果。实验结果表明,算法获得的边缘检测结果更加清晰完整,有效的提高了边缘检测的效果。
[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.
【作者单位】： 合肥工业大学计算机与信息学院;
【基金】：国家自然科学基金青年基金(61305093) 安徽高校省级自然科学研究项目(KJ2014ZD27)资助
【分类号】：TP391.41

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