邊緣提取算法在景象匹配中的應(yīng)用研究.pdf

1、景象匹配技術(shù)在智能化較高的技術(shù)上應(yīng)用廣泛，尤其在巡航導(dǎo)彈的導(dǎo)航系統(tǒng)末端制導(dǎo)中更是核心技術(shù)之一，由此引起各國競相發(fā)展。雖然該項技術(shù)在近20年得到顯著的進(jìn)步，但是依然面臨很多懸而未決的技術(shù)難題。 拉普拉斯算子邊緣提取算法是景象匹配中連接圖像特征提取與匹配運算的重要環(huán)節(jié)，拉普拉斯算子邊緣提取算法在邊緣提取中屬于算法復(fù)雜度比較低的算法，因此速度比較快，但是算法噪音大的缺點也十分顯著。如果既能保證速度又能降低噪聲，拉普拉斯算子邊緣提取算法

2、將十分適用于對實時性要求較高的圖像處理應(yīng)用。 本文通過對該項技術(shù)近年來的發(fā)展研究，探討了邊緣提取算法所面臨的難題。在深入研究新興的游程編碼技術(shù)基礎(chǔ)上，分析了把游程編碼思想移植入拉普拉斯邊緣檢測算法的可行性，并設(shè)計出了合理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及數(shù)據(jù)分析模型。最后給出了一種帶有降噪濾波器的拉普拉斯算子改進(jìn)算法。通過試驗證明，利用此算法在保持拉普拉斯算子高實時性的前提下，可有效緩解拉普拉斯算子算法噪聲大的缺點。 本文的研究成果適應(yīng)于要求