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摘要:
对象的边界是图象识别的主要依据,但若对象处于一定的自然背景中,则自然背景的边界会给识别过程增加计算的负担,因此在识别前有必要将对象与背景的边界区别开.该问题通常是通过基于"试探性阈值的方法"来解决,由于该方法未考虑边界点的局部特性,故该方法不能保留对象的细节.为了解决这一问题,提出了一种将人造物边界从自然背景中分离出来的基于分形几何的新算法.该算法基于对边界点的梯度强度阈值与曲线分形维数的考虑,用聚类分析的方法对边界点进行筛选,并利用以云,树丛为背景的飞机图象为实验对象,来验证该算法的有效性与优越性.在这些例子中,可以看到大量自然背景的边界被滤掉了,而飞机的局部细节得到了保留.最后又进一步探讨了该算法的适用范围.
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文献信息
篇名 一种将人造物边界从自然背景中分离的新方法
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 分形维数 分形密度 边界提取 聚类分析
年,卷(期) 2000,(5) 所属期刊栏目 学术论文与技术报告
研究方向 页码范围 406-410
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-8961.2000.05.008
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈树中 华东师范大学计算机系系统所 28 261 10.0 15.0
2 金乃咏 华东师范大学计算机系系统所 5 23 2.0 4.0
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研究主题发展历程
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分形维数
分形密度
边界提取
聚类分析
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
总被引数(次)
131816
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