作者：谭志国,欧建平,张军,何杰 单位：中国光学学会 出版：《光学学报》2017年第05期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGXXB2017050110 DOC编号：DOCGXXB2017050119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于视觉检测的焊缝跟踪技术》PDF+DOC2008年第24期 郑军,潘际銮 《基于图像边缘检测的机器人避障方案设计》PDF+DOC2016年第09期 丁嘉,牛凤莲,张维朋 《焊接机器人焊缝跟踪技术的发展状况及趋势》PDF+DOC2010年第04期 廖家平,张晨曙,尹懿 《视觉传感及图像处理技术在焊接控制中的应用》PDF+DOC2006年第11期 高向东,刘明涛,陈建辉 《基于多种平面度测量方法机器视觉的优势》PDF+DOC2019年第21期 何永康,侯跃谦 《基于图像去噪的导向滤波算法的硬件实现》PDF+DOC2019年第07期 许博闻,王敏,李琛,王鹏飞,王国兴 《焊接领域激光结构光视觉传感技术的研究及应用》PDF+DOC2017年第12期 郭吉昌,朱志明,于英飞,孙博文 《一种基于激光结构光的焊缝跟踪视觉传感器》PDF+DOC2005年第03期 李原,徐德,李涛,王麟琨,谭民 《康耐视产品在埋弧焊焊缝跟踪系统中的应用》PDF+DOC2009年第11期 孙吉,薛守刚 《基于Kinect的机器人控制系统》PDF+DOC2014年第10期 陈敬德,赵文丽,梁洪涛,王梓霖,张驰,毛晓波

    • 常规图像去噪方法难以去除飞行时间技术或结构光等深度传感器所获取的深度图像中的大量噪声，因此提出一种根据图像深度值进行分层的去噪算法。该算法首先对深度图像实现噪声强度估计，根据噪声强度和深度图像的探测距离范围，确立图像的深度层级间隔，并得到分层级的深度图像，然后对每一层级的深度图像进行去噪，最后对分层级的图像进行拼合，合成完整深度图像。实验结果表明，该算法能够有效去除图像中不确定性干扰噪声，同时较好地保持图像中目标和景物背景的原始细节以及边缘信息。

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