I detta papper presenterar vi en ny edge detektionsalgoritm för avståndsbilder baserade på en scanline approximation teknik. Jämfört med de kända metoderna i litteraturen har vår algoritm ett antal fördelar. Det ger kantstyrka mått som har en enkel geometrisk tolkning och stöder en klassificering av kantpunkter i flera subtyper. Vi ger en definition av optimala kantdetektorer och jämför vår algoritm med denna teoretiska modell. Vi har genomfört omfattande tester med hjälp av real range-bilder förvärvade av fyra scanners med helt olika egenskaper. Med hjälp av en enkel konturstängningsteknik visar vi att vår kantdetekteringsmetod kan uppnå en komplett bildsegmentering i regioner. Denna kantbaserade segmenteringsmetod visar sig vara överlägsen många regionbaserade metoder när det gäller både segmenteringskvalitet och beräkningseffektivitet. De goda resultat som uppnåddes visar den praktiska nyttan av vår edge detektionsalgoritm.
En ny edge detektionsalgoritm presenteras i X. REF för avståndsbilder baserade på en scanline approximationsteknik, som stöder en klassificering av kantpunkter i flera undertyper såsom veck kant och hoppkant och uppnå en fullständig segmentering av aktuella scener i regioner med både god segmentering kvalitet och hög beräkningseffektivitet.
Edge Detection in Range Images Based on Scan Line Approximation
{'venue': 'ICIAP', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}