一种改善高斯拉普拉斯算子零交叉方法的车辆边缘检测  

An Improved Gauss- Laplace Zero-crossing Traffic Edge Detection Approach

作　　者：鲍占阔[1] 杨玉珍[1] 陈阳舟[1] 

机构地区：[1]北京工业大学电子信息与控制工程学院,北京100022

出　　处：《微计算机信息》2006年第10X期252-254,306,共4页Control & Automation

基　　金：北京市自然科学基金资助(4042006)

摘　　要：本文介绍了一种视频交通车辆边缘检测的方法。边缘像素是二阶梯度图像产生零交叉时的位置对应像素,但对于斜坡边缘这一类灰度变化非常缓慢的情形,单纯的零交叉方法并不能检测到有效的边缘,往往还会参杂许多背景物体的轮廓。为解决这个问题,本文在高斯拉普拉斯边缘检测算子的基础上,结合了自适应阈值二值化、边界跟踪和细化技术,从而得到了具有较高定位精度的单像素宽的边缘图像。The paper introduces a kind of traffic imagine edge detection .edge pixels should be location where there exists zero-crossing in second-order grad image. But under the situation of sloping edge, gray level changes very slowly, one can not get effective edge by the zero-crossing method. For solving this issue, the paper combines the techniques of grad image binaryzation, contour tracing and edge thinning on the basis of Gauss-Laplace edge operator, and obtaines one-pixel-edge image with high location precision.

关 键 词：零交叉 自适应阈值分割 边缘检测 边界跟踪 

分 类 号：TP317[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]