摘要：取向估计的主要目的是计算出图像等多维信号各点的取向信息,在图像处理和机器视觉的底层处理中具有广泛的应用.在总结现有基于张量的取向估计方法的基础上,文中提出了基于张量的取向估计方法的理论框架,并从取向张量的构造这一核心问题入手证明各种基于张量的取向估计方法都可以统一到这一理论框架之下,从而有利于对这类方法进行深入研究或设计更准确的取向估计方法.

摘要：在总结现有取向估计方法的基础上,针对传统的正交滤波法出现的问题,提出一种取向直方图法进行取向估计.该方法通过计算图像轮廓上各点的圆形投票域投票的矢量叠加得到各点的取向直方图;然后以直方图峰值点对应的和矢量计算取向信息,将其作为张量投票方法的底层输入;对4种典型轮廓进行修复,并比较了相对于正交滤波、张量叠加和矢量叠加的修复效果和计算精度.对城市道路的边缘图进行实验的结果表明,文中方法作为底层取向估计时投票得到的轮廓线较为完整,投票产生的杂散点较少,且对噪声具有一定程度的鲁棒性.

摘要：在引入迭代过程的基础上,修正底层的取向估计结果、修正原始算法的显著性测度函数,并对每次投票结果进行细化和修剪.实验结果表明:文中改进措施有效地解决了张量投票算法在提取主观轮廓中存在的问题.