用于红外双目视觉的边缘增强算法研究

摘要：

红外图像的空间关联性强,并且存在一定的非均匀性,因此诸如Canny算子之类的传统边缘提取方法并不适用.本文讨论了像素级和亚像素级结合的边缘检测方法,首先采用脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)方法进行像素级边缘定位,再结合空间灰度矩的方法进行亚像素级边缘细分.该方法能够对高温构件的红外边缘进行快速检测,并能极大提高边缘的定位精度.

关键词：红外图像、脉冲耦合神经网络、亚像素、边缘提取、双目视觉

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目60874106,51175377

在线出版日期：2012-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：526-529