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摘要:
岩石节理裂隙形状复杂,图像中含有很多噪声.而使用统计模式识别方法在分割图像时,可以首先使分类器学习图像中不同样本的特征,进而利用这些特征对图像中每个像素进行分类,实现分割.在设计统计模式识别的分类器时,我们提出使用基于核函数Fisher判别法构造分类器.使用该方法可以将图像高维的属性空间上的非线形判别转化为图像特征空间上的线形判别,而不需要知道从属性空间到特征空间的具体映射形式.通过对岩石节理裂隙图像分割实验表明,该方法能达到较其他方法更好的分割效果.
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文献信息
篇名 基于统计模式识别的岩石节理图像分割方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 核函数 Fisher 判别法 统计模式识别 图像分割 岩石 节理裂隙
年,卷(期) 2006,(10) 所属期刊栏目 工程与应用
研究方向 页码范围 213-215
页数 3页 分类号 TP391
字数 3028字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.10.064
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 王卫星 重庆邮电学院计算机学院 36 475 12.0 20.0
2 崔冰 重庆邮电学院计算机学院 4 40 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
核函数
Fisher 判别法
统计模式识别
图像分割
岩石
节理裂隙
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
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