用于距离图像2D扫描线的极速边缘检测器

本文提出一种对距离图像2D扫描线进行粗大噪声去除和边缘识别处理的极速检测器.以扫描线典型轮廓分布规律分析为基础，定义了数个特征描述系数并以此建立判别准则，实现快速去噪和边缘检测.该方法具有内在的平移和旋转不变性，并可通过自适应参数来实现尺度不变性.文中采用基于候选点的参数自学习方法来进行阈值学习.将扫描点参数集计算步骤进行高度集成，可对最大限度消除冗余计算.通过实物扫描实验，对算法的计算复杂度、时间开销、检测准确度和稳定性进行了详细评估.在普通PC平台上，整合模式耗时约0.15ms即可准确检测单条扫描线中的所有边缘点.评估结果表明，本文提出的检测器具有极高的运行效率、检测准确性、鲁棒性和可扩展性，可满足极为苛刻的工业应用要求.