《表1 两种算法参数评价:移动机器人导航系统中的车道线检测方法及实现》
根据表1可知,从平均梯度值来看,使用改进的小波阀值函数与canny算子融合,相对于传统的高斯滤波器与canny算子融合,前者的平均梯度值较大,说明改进型算法在保留边缘细节信息上效果较为明显,也就是边沿特征提取的效果更好。从信息熵来看,改进的小波阀值函数与canny算子融合算法的值比传统算法值大,则说明改进型算法保持灰度的一致性效果更好。综上,改进的小波阀值函数与canny算子融合算法相对于传统高斯滤波器与canny算子融合算法有优势。
图表编号 | XD0090837200 严禁用于非法目的 |
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绘制时间 | 2019.09.25 |
作者 | 王志、汪步云、胡汉春、郭宇杰、黄玉成、许德章 |
绘制单位 | 芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司研发部、芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司研发部、芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司院士工作站、芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司研发部、芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司研发部、芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司院士工作站、芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司研发部、芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司院士工作站、芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司研发部、芜湖安普机器人产业技术研究院有限公司院士工作站、安徽工程大学机械与汽车工程学院 |
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