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《哈尔滨理工大学》 2011年
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基于法向量与曲率结合的深度图像分割

于晓磊  
【摘要】:随着信息科技的发展,准确描述事物三维信息的深度图像变的越来越重要,图像分割技术是图像处理的主要研究方向之一,它是其他图像处理的前提,也可以说图像分割的好坏直接影响着图像处理的结果以及最终的应用,在深度图像研究中图像的分割是其一个重要的环节。 本文在分析了深度图像获取方法的基础上,采用了双目视觉测量系统获取深度图像。针对实验仪器和环境等因素产生的噪声,利用了改进的中值滤波方法进行滤波,实验结果表明,该方法既能有效地去除噪声又能保持边缘信息特征。 根据深度图像自身的几何特性提出了基于法向量的深度图像分割方法。该方法不需要先对曲面拟合求取法向量,而是利用与法向量一一对应的梯度特征值来作为特征提取进行分割,以避免曲面拟合引入的大量噪声对分割的影响,通过实验验证,该方法有效地降低了噪声的影响,在边缘处出现了变形。 为了进一步改善边缘检测质量,本文提出了基于法向量与曲率结合的深度图像分割方法,以深度图像的几何量(法向量,曲率)为特征进行边缘检测。先利用曲率的变化检测出图像的边缘并标记,再利用梯度进行分割最后融合得到深度图像分割结果。经实验验证和评价分析可知,此方法既减少了噪声影响,又可以准确的检测出图像的边缘。
【学位授予单位】:哈尔滨理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP391.41

【参考文献】
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