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基于LoG算子的边缘零交叉二值化方法


基于 LG算 子的边缘零交叉二值 化方法 o  
赵全 友 , 潘保 昌, 胜林 , 郑 陈箫枫 
( 东工 业 大 学 信 息 工 程 学 院数 字 图像 研 究 所 , 东 广 州 5 0 4 ) 广 广 16 3 

摘  要 :针 对 全 局 阈值 法 和 局 部 阂值 法 的 不足 ,提 出一 种 基 于 L G 算 子 的 边

缘 零 交 叉二 值 化 方  o 法 , 通 过 实验 分 析 各 算 法 的 二值 化 效 果及 运 算速 度 。 并  
关 键 词 :二值 化 L G 算 子 o 边缘 零 交 叉 连 通 区域 标记 

1 现 有 的 图像 二 值 化 算 法 
二值化 是图像处理 、 图像 分 析 及 模 式 识 别 中的 一 个 重  要 问 题 , 许 多 识 别 应 用 系 统 中不 可 缺 少 的重 要 环 节 。二  是 值 化 效 果 的好 坏 直 接 影 响 到 系 统 的 性 能 。因此 学 者 们 对 此  进 行 了重 点 研 究 , 目前 提 出 了许 多 算 法  。 些 算 法 大 体 上  】这 可 以划 分 为 2类 , 全 局 阈 值 法 和 局 部 阈值 法 。 全 局 阈值  即 法 是 指 对 整 幅 图 选 取 单 一 的 阈值 来 进 行 二 值 化 , 型 的算  典 法 有 直 方 图 、 方 图 变 换 法 、 津 ( tu 法 [ 熵 法 等 。如  直 大 Os ) 2   和
果 图像 的灰 度 直方 图 呈 现 双 峰 , 者 图 像 中背 景 灰 度 与 目 或  

2 边 缘 零 交 叉 二 值 化 方 法 概 述 
虽 然 图像 常 常 会 受 到 光 照 不 均 匀 等 因 素 的影 响 , 像  图

的整 体 直 方 图呈 现 单 峰 或 者 多 峰 , 目标 象 素 和 背 景 象 素  其 灰 度 互 相 重 叠 , 是 目标 的边 缘 仍 然 存 在 。根 据 这 一 特 点  但 可 以实 现 这 类 降 质 图像 的 正 确 二 值 化 。分 析局 部 阈值 法 产  生 的 目标 缺 失 和伪 影 现 象 ,发 现 当局 部 不 存 在 目标 点 时 ,   背 景 灰 度 的非 均 匀 性 将 影 响 局 部 阈值 的变 化 。当 考察 的局  部 区域 均 为 目标 或 背 景 时 , 部 阈 值 法 会 强 行 将 其 二 值 化  局 为 背 景 和 目标 二部 分 , 而 产 生 目标 区域 断 裂和 伪 影 现 象 。 从   边 缘 零 交 叉 二 值 化 方 法 可 以克 服 这 些 缺 陷 。开 始 只对 边 缘  象 素 作 处 理 , 过 L G算 子 检 测 出边 缘 并 将 二 侧 的局 部 象  通 o
素 划 分 为 背 景 和 目标 2类 ; 局 部 均 为 目 标 或 者 背 景 ( 当 这 

标 灰 度 呈 明 显 分 离 状 , 全 局 阈值 法 分 割 图像 效 果 良好 且  则 速 度 快 。但 是 图像 常 常 要 受 到 噪 声 、 照 不 均 匀 、 染 等 影  光 污
响 , 使 背 景 象 素 灰 度 和 目标 象 素 灰 度 互 相 交 错 重 叠 在 一  致

起 , 像 直 方 图呈 现 单 峰 或 多 峰 , 局 阈 值 法 无 法 获 得 满  图 全 意 的二 值 化 效果 , 时必 须 要 考 虑 图 像 的空 间局 部 特 性 。 这 局  部 阈值 法 根 据 局 部 信 息 确 定 局 部 阈 值 来 二 值 化 图像 。典 型 

时 不 存 在 边 缘 ) , 将 其 确 定 为 待定 区域 , 后 进 行 连 通  时 先 然 区域 标 记 , 最后 根 据 标 记 后 连 通 区 域 周 围 象 素 的 属 性 判 断  归属将其正确地进行二值化 。   21Lo 算 子 边缘 检 测  .  G 在 Mar的视 觉 理 论 中 , 觉 的第 一 阶段 很 大 程 度 上 是  r 视 由零 交 叉 检 测 器 完 成 的 。然 而 利 用 图像 强 度 二 阶 导数 的 零 
交 叉 点 求 边 缘 的 算 法 对 噪 声 十 分 敏 感 , 以 希 望 在 边 缘 增  所

的局 部 阈值 法 有 K me- h o算 法 和 B r sn算 法 等 。 a lZ a en e 它 
们能克服光 照不均匀等于扰 , 自适 应 地 根 据 局 部 灰 度 特 性  选 取 阈值 。由于 Ka lZ a me— h o算 法 要 选 择 阈值 , 其 使 用 受  使 到 限制 ; e ne B r sn算 法 则 没 有 该 限 制 , 验 结 果 普 遍 表 明其  实 效 果 要 比 K me— h o算法 好 , 是 却 会 产 生 诸 如 目标 部 分  a lZ a 但 缺 失 、 影 (h s) 缺 点 和 问题 。 于局 部 极 值 的快 速 二 值  伪 g ot等 基 化 方 法 ( o a  xr m   leBae   iaiain L V B [ L c lE te e Vau   s d B n r t , E B ) z o   是 对 B rs n算 法 进 行 的 改 进 , 是 仍 然 有 一 些 不 足 , 文  en e 但 如
本笔划粘连等 。  

强 前 滤 除 噪声 。 为此 , r Mar和 Hi rt l eh将 高斯 滤 波 和 拉 普  d 拉 斯 边 缘 检 测 结 合 在 一 起 , 成 L G算 法 , 称 为 拉 普 拉  形 o 也 斯 高 斯 算 法 。 种 方 法 的 特 点 是 图 像 先 与 高 斯 滤 波 器 C(   这 x, ,进 行 卷 积 , , ) 这一 步 既平 滑 了图 像 又 降 低 了噪 声 , 立 的 噪  孤
声 点 和 较 小 的 结 构 组 织 将 被 滤 除 。然 后 利 用 无 方 向 性 的 拉 

针 对 以 上 讨 论 , 本 文 提 出 了 一 种 基 于 拉 普 拉 斯 高 斯  ( a lca  fGa sin, o 算 子 的 边 缘 零 交 叉 二 值 化 方  L p a in o  u sa L G) 法 。利 用 L G算 子 的 优 良特 性 检 测 出 图像 的边 缘 零 交 叉 , o   确 定 出边 缘 零 交 叉 点 二 侧 的象 素 为 目标 或 是 背 景 , 图 像  对 中均 一 区域 ( 景 或 者 目标 ) 据 邻 域 属 性 确 定 其 归 属 。实  背 根 验 结 果 表 明 该 方 法 能 克 服 局 部 阈 值 法 的 目标 部 分 缺 失 和  伪 影 现 象 , 克 服 了全 局 阈值 法 易 受 噪 声 和光 照 不 均 匀 的  也 影响, 而且 二 值化 效果 比 L VB E B算 法 要 好 。  
--— —

普 拉 斯 算 子 

实现边缘检测 。  

设 原 图像 为 f x Y , 用 下 式 通 过 卷 积 运 算 得 到 L G ( ,) 利 o  算 子 的 输 出 hx Y : ( ,)   hx ,= 【 ( ,) ( ,)  G   Y  , ,) ,】 ,  () 1  
利用卷积定理 , 式变为 : 上  

hx y=  Cxy】 i ,) (,)[ (,)   y  /  
其 中:  

(  2 )

46 -— -  —

《 型 机 与 应 用 》 0 5年 第 8期  微 20

为 普 斯 算 = 等  拉 拉 运 , 告+  

2 

b+^  

+ y

G  

e 。    
2 +v 2  



. 

G = (    )

+  

= ( .节 (   等 1 3 ) ) e  

b  

{ ‘ √  4 ’  
() 像 的 某 灰 度 边 缘 a图 ()o 算 子 计 算 后 结 果  bL G
图 3 o 算 子 对 图像 边 缘 的 影 响   L G

L G 算 子 为 一 个 倒 立 的 墨 西 哥 草 帽 形 。 取 8 10时 的  o =. L G 算 法 图 形 如 图 1所 示 。 神 经 心 理 学 研 究 证 实 它 是 对 视   o

网膜 神 经 细 胞 感 受 域 组 织 的 一 个 良好 近 似 , 可看 作 由一 个 
兴 奋 中  区 和 一 个 抑 制 周  区 组 成 。  

如 果 使 用 L G 算 子 计 算 后 对 图 像 的 边 缘 零 交 叉 结  o
果 h( Y 直 接 进 行 二 值 化 , 会 产 生 一 些 假 边 缘 。 这 时 可   , ) 则

以 借 助 局 部 区 域 图 像 象 素 灰 度 的 极 大 值 和 极 小 值 的 差 值 
0   0.  1 0.  2 0.  3

来 判 断 该 区 域 属 于 均 一 区 域 还 是 真 正 的边 缘 , 利 用 边 缘  并 零 交 叉 将 图像 分 为 3类 ( 图 3b 所 示) 方 法 如 下 : 如 () ,   ( ) 该 极 大 与 极 小 差 值 大 于 某 个 阈 值 且 h( Y >   1当  , ) 0 时 , 该 象 素 为背 景 ‘ 。 令 B’  ( ) 该 极 大 与 极 小 差 值 大 于 某 个 阈 值 且 h( Y <   2当  ,) 0 时 , 该 象 素 为 目标 ‘ 。 令 A’  () 前二 者 条件 都 不满 足 时 , 该 象 素 为待 定 区域 ‘ 。 3当 令 0’ 
图 1 取6 . =10时 的 L G算 子 图 形  o







为 了 确 定 待 定 区 域 象 素 的 最 后 归 属 , 每 个 待 定 区域  对 象 素进 行 4连 通 区 域 标 记 , 分 别 统 计 每 个 标 记 区 域 周 围  并 的 8连 接 目标 象 素 个 数 n mA 与 8连 接 背 景 象 素 的 个 数  u n mB。 利用 n mA 和 n mB进 行 二 值 化 , 则 如下 : u u u 规   () 1当该 区域 的 8连 接 目标 象 素 个 数 n mA大 于 8连 接  u 的背 景 象 素个 数 n mB时 , 该 区域 象 素 为 目标 ‘ 。 u 令 A’  () 2 当该 区域 的 8连 接 目标 象 素 个 数 n mA小 于 等 于 8 u   连 接 的背 景象 素 个数 n mB时 , 该 区域 象 素 为背 景 ‘ 。 u 令 B’  经 过 以上 步 骤得 到 背 景 和 目标 分 开 的 二 值 图像 。  

对 于 离 散 数 字 图像 , o L G算 子 通 常 可 以用 一 个 离 散 的  L G模 板 m ,) o ,近似 。 里 6值 的选 取 与模 板 宽 度 W有 关 , , 这   如果 W 相 对 于 6取 得 小 , 边 缘 位 置 精 度 高 , 检 测 出 来  则 但
的 细 小 变 化 也 要 多 ; 果 W 相 对 于 6取 得 大 , 检 测 出 来   如 则

的 边 缘 位 置 会 偏 离 真 实 边 缘 ( 大 ) 且 会 滤 掉 一 些 重 要  过 , 的 细节 部 分 。J 6取 值 的一个 较 好的 经验 公 式是 w=   ,   1与 ‘ 2 Ⅳ 【V 2 + (NT表 示 取 整 运 算 ) 根 据 经 验 公 式 确 定 W和 6 2   1I 。   后 , 可 以利 用 公 式 () 算 L G模 板 m ,) 便 3计 o   , 。例 如 当模 板  , 窗 宽 W: 则 6 14; 9, = . 当模 板 窗 宽 w= 则 6 10; 模 板 窗  7, :. 当 宽 w= 则 S 07, 时 L G模 板 如 图 2所 示 。 5, = . 这 o  
0 00   0 03   0. 9   . 27 . 3l 06 0 0 0 31 O 1 93 0 00 8 .3   .7   . 9   0 06   0 00   . 90 . 98


3 边 缘 零 交 叉 图 像 二值 化方 法 实现 
设 一 幅 待 处 理 图像 为 . ,) 边 缘 零 交 叉 图像 二 值 化  厂 y, (
方 法 实 现 算 法 的详 细步 骤 描 述 如 下 :  
() 了 消 除 个 别 奇 异 点 和 白 噪 声 的 影 响 , 先 采 用 n   1为 首 ×

0. 3l 0. 02   03   0 7 O. 79   0. 31 1 3 03  

1 3 7 0. 09   0. 9   . 25   0 8 06 0 0. 79   O. 3l 1 3 03   0. 33l 0. 02   0   0 7

0 03   0 1 93 0. 9   . 3l . 7   00 8 0 00   0. 3l 0. 9   . 27 03   06 0

n的均 值 滤 波 器 平 滑 原 图 像  , , 到 平 滑 后 图 像 f (     得   ,
, 。这 里 取 n 5   , ) = 。

图 2 x o  5 5 L G模 板 m( y  x,)

() 了判 断象 素 是 否 属 于 均 一 区域 , 进 该 象 素 周 围  2为 引
局 部 区域 的极 大 值 与极 小值 的 差值 ax , 。 由下 式 给 出 : ( ,, 它 )  

于 是 对 于 离 散 数 字 图像  , , 式 () L G 算 子 的    公 2的 o 输 出 hx,) 以用 下 式 近 似 计 算 : ( ,可 ,  

ax,) ma  f (+ y 1 ( y= x    , +)一 mi f (+ y 1   n  x k,+ )  


“≤  . ≤ “ 1  

一“《 .    《 “  

hx y=   ,) Ax  (,)m Y , ,
22 边 缘 零 交 叉 二 值 化 方 法  .

() 4 

这 里 , ma f (+ y 1和 mi f (+ y Z分 别 表  x  x k, +) n  x k, + )
一H≤ , ≤ H   l   一 “≤  . 《 “ 1  

L G算 子边 缘 零 交叉 算 法 在 图像 处 理 中 常 用 于边 缘 检  o 测 。这 里 利用 其 确 定 边 缘 二 侧 运 算 后 产 生 的结 果 正 负 性 ,   并结合连通区域标记进行二值化。   L G算 子对 图 像 边 缘 的影 响如 图 3所 示 。由图 易 知 , o 对  图像 的 边 缘 二 侧 的象 素 经 过 L G算 子 计 算 后 , 灰 度 值侧  o 低 的 hx  > 高 灰 度 值 侧 的 hx,) 0 ( , 0, ( y< 。于是 可 以 利用 hx, (  来 对 图 像 进 行 边 缘 二 值 化 , h x, ) 0 的 象 素 为 背 景 , 即 ( Y>  
,  

示 以 考 察 象 素 点 ( , 为 中 心 的 大 小 为 (u ) ( u ) 宽   ,) , 2 +1x2 +1窗 区域 中象 素 灰 度 的极 大 值 和极 小 值 。为 了提 高 算 法 的快 速  性, 采用 二 维 图像 局部 窗 口内极 值 快 速 算 法 求 取 极 值 。   ( ) 定 L G 算 子 的 参 数 W 和 8, 据 公 式 ( 计 算  3选 o 根 4)

- ,) L G 算 子 的输 出 hx,) 此 时 , o 算 子 的 高 斯 滤  厂   Y的 o ( Y。 LG
波 器 将 进 一 步 对 局 部 的 噪 声点 引 起 的灰 度 突 变 消 除影 响 。   本 文 实 验 结 果 选 取 的参 数 为 w 5,= .   = 8 07。

< 0的 象 素 为 目标 。  

() 图 像 厂 ,) 4将   Y 的象 素 三 类 化 , 到 Lx,) 三 类 化  得 ( y。
—- — —

《 型 机 与 应 用 ) o 5年 第 8期  微 2o

4 7 —— -  —

规则如下 :  

5   0

5   0 40  

fB’ i ax,) sa d hx y <   ‘ ,  ( Y ≥T  n   ( ,) 0 f

4   0

(,) {0 , 口 ,)T    y= ‘ ’i ( y< s f  
A’ i ax,) sa dhx,) 0 ,f ( y ≥T  n   ( ' >     , 阈值 为 一 个 很 小 的 数 , 里 取  = 。 ‘ 代 表 背  这 5 B’ 景 ;0’ 均 一 待 定 区 域 ;A’ 表 目标 。 ‘ 为 ‘ 代   () 5 对  ( Y 中标 记 为 ‘ 象 素 进 行 4连 通 区 域 标 记 ,  ,) 0’   得 到 一 系列 4连 通 标 记 区域  。对 每 个 4连 通 标 记 区域  。  

3  0
2   0 1  0 0   0   5   0

3  0
2   0 1  0 0   1 0 0   1 0 5   2   2 0 00 5   0   5   0 1   1 0 00 5   20   2 0 0 5  

() a 

() b 

分 别 计 算 其 周 围 8连 接 的 ‘ 的数 目 n mA 和 ‘ 的  35   A’ u B’ 0 数 目 n mB。 当 n mA n mB时 , ‘ ’ 记 该  u u >u 用 A 标
3   00
25   0 20   0

() 步 骤 ( ) 理 过 的 ( y 进 行 二 值 化 处 理 。即将  6对 5处  ,)


Y 中 为 ‘ 的 点 标 记 为 目标 , 将 其 他 点 标 记 为 背 景 。 15O  ) A’ 而  
00 () 过 步 骤 ( ) 的 二 值 图  ( Y 可 能 仍 然 会 存 在  1   7经 6后  ,) 5   0 0  



些 小 块 的 区 域 为 假 目标 区 。为 了剔 除 这 些 因局 部 干 扰  的选 取 要 依 赖 

而 误 分 的小 区域 , 以 设定 一 阈值  。 可  

于 目标 的 大 小 , 一 般 选 取 估 计 目标 区 域 点 数 最 小 值 的  1 %。当 L  , ) 8连 接 目标 区域 A 点 数 小 于  0 ( Y中  
出 图 像 为  ,) Y。  

() c  

() d 

时,  

图 5 各 原 始 灰 度 图 对 应 的 直 方 图 

令 该 A 区 域 为 背 景 。 处 理 后 得 到 最 终 的 二 值 化 结 果 输   


() a  

 

哑曩羽雕  
() b 

4 实 验 结 果 
为 了验 证 本 文 算 法 的有 效 性 , 取 4幅 实 际 采 集 的 图  选 像 ( 对 原 图有 缩 放 ) 行 实 验 。原 始 灰 度 图像 及 其 对 应 的  相 进 直 方 图 分 别 如 图 4和 图 5所 示 。 中 图 4( ) 一 幅左 暗右  其 a为 亮 光 照 不 均车 牌 图像 , 直 方 图 ( 5( ) 示 ) 现 多 峰 ; 其 图 a所 呈   图 4( 为 一 幅 由于 阳 光 照 射 而 造 成 的上 下 光 照 不 均 车 牌  b) 图像 , 直 方 图 ( 5( ) 示 ) 呈 现 多 峰 ; 4( ) 一 幅  其 图 b所 也 图 C为 左亮 右 暗且 存 在 大 量 噪声 的横 幅 , 直方 图 ( 5 C 所 示 ) 其 图 ()   呈 现 单 峰 ; 4 d) 一 幅 点 光 源 下 采 集 的指 纹 图 像 , 直  图 ( 为 其 方图( 5d 所示 ) 现三峰 。 图 () 呈 4幅 图像 的 目标 象 素 和背 景 
象素灰度均互相重叠。  

i大 篮 ●     学尊 业
() c 

—一 
() d  () d 

图 6 t u法 二 值 化 结 果   O s

鼬 墨硼  匝圈匮圈  
() a  () b 

() c   图7  Ben e rsn算 法 二 值 化 结 果 

圈删
() a 
() b 

I 陬日嘲  
() b 

 

■—薯豳 ■—囊■  
() a  

() c 
() c   图 4 原 始 灰 度 图像  () d 

() d 

图 8 EV  L BB算 法 二 值 化 结 果 

在 VC+ 60开 发 环 境 下 实 现 了 O s +. tu法 、 e n e B r s n算  法 、 E B算 法 及 本 文算 法 ,对 图 4的 4幅 图像 进 行 了对  L VB 比 实验 , 二 值化 结 果 图像 分 别 如 图 6 9所 示 。 其 ~   由 以上 结 果 看 出 , s Otu法 对 直 方 图 为 单 峰 或 者 多 峰 等 

■■圜咽  囡圈盈圃  
() a  () b 

广 东工业  学篮球联赛 
() c 
图 9 本 文 算 法 二 值 化 结 果 

() d 

目标 与 背 景 象 素 灰 度 值 交 错 的 图像 会 产 生 二 值 化 错 误 ;  
B r sn算 法 能 够 正 确 二 值 化 , 是 会 产 生 大 量 伪 影 现 象 , en e 但   且 对 噪 声 敏 感 ; E B 算 法 结 果 较 好 , 能 有 效 地 消 除  L VB B r sn算 法 产 生 的 伪 影 现 象 , 噪 声 不 敏 感 , 是 当 光 照  ene 对 但 变 化 强 烈 时 , 然 有 部 分 结 果 二 值 化 不 正 确 ; 文 算 法 能  仍 本 抗 拒 光 照 的剧 烈 变 化 和 噪 声 干 扰 , 值 化 结 果 能 够 很 好 地  二
..— —

保 持 目标 本 来 形 态 ,获 得 更 好 的 效 果 。 在 C U 为 P n  P e- tu im4、 频 17 主 .GHz 内存 5 2 、 1 MB的 P C机 上 各 算 法 计 算 速  度 及 效 果 比较 如 表 1所 示 。从 表 中 可 以看 出 , 文 的 算 法  本 要 比 B r s n算 法 速 度 快 , 是 比 L en e 但 EVB B算 法 慢 , 过 其  不 计 算 速 度 在 车 牌识 别 等 实用 过 程 中是 可 以接 受 的 。  

4 8 .— .  —

《 型 机 与 应 用 ) o 5年 第 8期  微 2o

表 1 各 算 法计 算 速 度 及 效 果 比较 
\   图4a 度, 艇  ( 图4b 图4 )图4d ) (  (  (  ) c )
算法 \\  2   2   3   4   存 在 二 值 化 错 误 。 度  速 快  O tu法  s

干 扰 , 时 能 够 保 持 目标 的 本 来 形 态 。虽 然 本 文 采 用 了 二  同 维 图像 局 部 窗 口 内 极 值 快 速 算 法 ,但 是 由 于 要 进 行 连 通  区 域 标 记 及 计 算 标 记 后 连 通 区 域 周 围 目标 象 素 个 数 和 背  景 象 素 个 数 , 致 本 文 算 法 速 度 较 慢 , 是 其 速 度 在 实 用  导 但

二值化效果 

中 仍 可 以 接 受 。 进 一 步 的 研 究 是 如 何 提 高 本 文 算 法 的计 
算速度 。   参 考 文 献 

B msn算 法  1  e e 0
L V B算 法  E B 3  

1  2
4  

6  2
2  0

1 o 存 在 大 量 伪 影 , 度 慢  o  速
3  1 效 果 较 好 , 光 照 变 化  当 强 烈 时 ,效 果 较 差 , 速  度较快 

本 文 算 法 

5  

7  

3  3

效 果 好 , 能 够 适 应 光  5  照 和 噪 声 等 干 扰 。 2 速  度 较 慢 

( 接第 3 上 9页 )  

应 用 MS o C mm控 件 的 O C mm( 事 件 作 为 对 六 维 鼠标  no ) 输 入 数据 的 响 应 事 件 , 在 事 件 处 理 中实 现 对 飞 行 器 的运  并 动 控 制 。首 先 检 测 串 口的 GeC mmE e t) 件 , 果 该 事  to v n(事 如 件 返 回值 为 2 表 示 接 收 缓 冲 区 内 的 字符 数 达 到 R h eh l  , trs od 值 , 生 接 收 事 件 ( o v e ev ) 接 下 来 编 写 接 收 数 据  发 c mE R c ie 。 的过 程 , 现 将 鼠标 传 输 的数 据 转 化 为 三 个 平 移 分 量 ( p、 实 x  

y   ) 三个 旋 转 分 量  r y 、 r。将 x y Z Xr Y 、 p、 和 、 rz) p、 p、 p、 、 r 
z r六 个 控 制 变 量 传 递 给 Drw c n ( 函 数 , 飞 行 器 绘 制  a See) 在
之前修改视景坐标系 , 而控制飞行器的运动。 从  
gT a s t xp 0O , .f; lrnl e a   , .f0o)   gT a s t 0O , p 1 ,.f; lrnl e .fY /0 0o   a  ) gT a s tf .f0O , Z ) lrnl e( O , .f- p ; a 0   gR ttdx 一 7,. 00 00 ; l oae ( r 3 1 0, ., .)   gR ttdY 一 00 10 00 ; l oae ( r7, ., ., .)  
g R t tdZ 一 00, . , .) l oa e f r 2, . 0 0 1 ; 0  
图 3 系 统 总 体 实 现 流 程 图 

拟 地 形 环 境 中 的三 维 移 动 和 三 维 转 动 , 而 实 现 对 真 实 世  从

界 中 飞 行 器运 动 的仿 真 。  
参 考 文 献 
1 毛玉姣 , 梅 , 远. 拟 现实技 术及其应 用. 书情报 知识 。   王 陈 虚 图  

gC l i ( 1 B d ) lal s F 6 o y ; L t  

系统 总体 实 现 流 程 如 图 3所 示 。  

19 ; ) 9 7 (  4
2 戴 达强 , 晓彤 , 欣 华. eG 姜 朱 Op n L在 图 形 仿 真 系 统 中 的 应 

5 结 。论 
本文 所 开 发 的飞 行 器 仿 真 系统 使 用 Vi a C+ . s l +60作  u  
为 软 件 平 台 , 应 用 Op n e GL来 开 发 具 有 六 维 运 动 能 力 的 飞 

用 . 代 电 子 技 术 ,0 1 () 现 20 ;   9
3 赵 现 朝 , 振 林 . 维 鼠 标 中力 矩 与 转 角 转 换 的一 种 新 方 法 . 金 六   计 算 机 工 程 , 0 2; ) 2 0 (  7

行 模 拟 器 和 高度 真 实感 的 三 维 地 形 , 以六 维 鼠标 作 为 飞行  器 的控 制 输 入设 备 , 过 串行 通 信 机 制 控 制 计 算 机 中 的仿  通
真 系 统 。 用 户 通 过 给 六 维 鼠 标 施 加 不 同 方 向 、 同 大 小 的  不

4 李 现 勇 . s a C + 口 通 信 技 术 与 工 程 实 践 . 京 : 民 邮  Vi l + 串 u   北 人
电 出 版 社 。0 2 2 0 

力 来 自由控 制 系 统 中 飞行 模 拟 器 的 运 动 , 现 飞 行 器 在 虚  实

( 稿 日期 : 0 5 0 - 2   收 2 0 — 12 )
..— —

《 型 机 与 应 用 ) 0 5年 第 8期  微 20

49 .— .  —


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算子检测边缘是利用阶跃边缘灰度变化二阶导数特性,认为边缘点是零交叉点。 (...( √ ) 2. ( × ) 改正:直方图均衡是一种点运算,图像的二值化也是一种...
-图像边缘提取方法研究
? ?0 G ?T 其他 这样就形成了一幅边缘二值图像...2.2.2 LOG 算子 在实际中, 为了去除噪声的影响,...检测算子的脉冲响应导数的零交叉点平 均距离 D( f...
关于提高边缘检测效果
的图像用灰度值进行二值化会产生 闭合的、连通的...也被业界简称为 Laplacian-of-Gaussian (LoG)算子。...边缘检测的多种方法 5页 免费 基于Matlab图像边缘...
开题报告
随着基于直方图和小波变换的图像分割方法的研究计算技术...二阶方向导数的零交叉点或极值位置是图像的边缘位置...LOG算子是对Laplacian算子进行了改进,先进行高斯滤波,...
数字图像边缘检测及提取算法研究与分析
关键词:边缘检测;Roberts算子;Sobel算子;LoG算子;...得出边缘的二值化图 像既检出边缘边缘增强 边缘...高斯拉普拉斯算子 利用图像强度二阶导数的零交叉点来...
图像边缘检测分析比较
得到 Roberts 于1963 年提出的交叉算子边缘检测方法...滤波后的图像用灰度值进行二值化会产生闭合的、...而采用 LoG 算子进行边缘提取的结果要明显优于前 4...
经典图像边缘检测
二值化后面积小于阈值 t 的区域,则留下的区域的边 界即为差值图像的零交叉...算子 John Canny 于1986年提出 Canny 算子,它与 Marr(LoG)边缘检测方法类似,...
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