基于一种新的目标识别的边缘爬行算法

被引：1

作者：

王燕清 ^{[1
]}

陈德运 ^{[1
]}

石朝侠 ^{[2
]}

刘泊 ^{[3
]}

房国志 ^{[3
]}

机构：

[1] 哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院

[2] 南京理工大学计算机科学与技术学院

[3] 哈尔滨理工大学测控技术与通信工程学院

来源：

计算机科学 | 2010年 / 37卷 / 08期

基金：

国家自然科学基金重点项目;

关键词：

边缘检测; 边缘爬行; 图像分割; 机器视觉; 目标识别;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对机器人目标识别的实时性、快速性和鲁棒性特点,依据物体边缘大部分区域的方向缓变原理,提出了一种基于记忆的边缘爬行改进算法。爬行搜索方法的一个明显缺点是"爬虫"容易掉进"陷阱",即围绕某个局部小区域重复爬行。记忆搜索方法则有效克服了爬行搜索方法容易掉进"局部陷阱"的不足。在边缘爬行的同时,通过标号将颜色相近的不同物体分割出来。实验结果表明,与传统方法比较,该方法的边缘线更加完整、清晰,而且缩短了处理图像的时间,使目标识别的实时性和鲁棒性得到了优化。

引用

页码：266 / 269+272 +272

页数：5

共 12 条

[1]

Fast lane recognition based on morphological multi-structure element model[J]. 雷涛,樊养余,黄连冰.Optoelectronics Letters. 2009(04)

[2] 基于概率密度梯度的边缘检测 [J].