基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对传统可分离小波图像边缘检测方法的各向异性和计算复杂性,应用基于"五株排列"的提升不可分离小波的构造方法,把基于矩形栅格的数字图像分成红块和黑块,然后根据图像边缘特点,利用二维提升格式构造了"最大-提升"小波,进而提出了一种基于提升算法的不可分离小波图像边缘检测新方法,通过与传统的B样条小波边缘检测方法进行试验比较,证明了新方法在图像边缘检测方面具有更好的效果.
推荐文章
基于冗余提升不可分离小波的图像边缘检测方法
不可分离小波
冗余提升算法
"最大-提升"小波
图像边缘检测
不可分小波构造及其在图像水印中的应用
图像水印
不可分小波
奇异值分解
多尺度分析
水印嵌入
版权保护
基于不可分小波与标记分水岭的图像分割
图像分割
不可分小波
标记分水岭
区域平滑图
对称滤波器组
小波逆变换
冗余提升不可分离小波的图像融合方法
图像融合
局部邻域梯度
不可分离小波
冗余提升算法
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于提升算法的不可分离小波图像边缘检测
来源期刊 华中科技大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 图像边缘检测 提升算法 不可分离小波 "最大-提升"小波
年,卷(期) 2006,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 56-58,62
页数 4页 分类号 TN911
字数 2083字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1671-4512.2006.04.018
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 何怡刚 湖南大学电气与信息学院 426 5127 34.0 51.0
2 康志伟 湖南大学计算机与通信学院 41 339 10.0 17.0
3 廖剑利 湖南大学计算机与通信学院 4 36 3.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (15)
同被引文献  (70)
二级引证文献  (26)
1998(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2006(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2008(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2009(3)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(1)
2010(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2011(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
2012(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2013(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2014(9)
  • 引证文献(5)
  • 二级引证文献(4)
2015(3)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(3)
2016(5)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(3)
2017(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2018(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2019(4)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(4)
研究主题发展历程
节点文献
图像边缘检测
提升算法
不可分离小波
"最大-提升"小波
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
华中科技大学学报(自然科学版)
月刊
1671-4512
42-1658/N
大16开
武汉市珞喻路1037号
38-9
1973
chi
出版文献量(篇)
9146
总下载数(次)
26
总被引数(次)
88536
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导