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:
网状纹理广泛存在于日常生活中.其独特的网格结构以及极易发生形变的特点使网状纹理的描述和检测成为一件困难的工作.本文以球网检测为例,提出了基于分形纹理特征和小波变换的网状纹理检测方法.先对足球视频图像进行小波多分辨率分解,计算不同尺度图像的分形纹理特征向量,基于凶果关系对特征进行选择组成特征向量.然后使用支持向量机检测图像中的网状纹理.实验表明此方法有较强的鲁棒性,能够在剧烈形变、复杂背景和基元大小差异明显的条件下成功检测出球网.
推荐文章
基于9/7小波变换的木材纹理频域特征研究
木材纹理
9/7小波变换
频域特征参数
基于小波变换和支持向量机的彩色纹理识别
纹理
彩色空间
小波变换(WT)
支持向量机(SVM)
纹理识别
基于Curvelet和小波变换的纹理图像识别
小波变换
Curvelet变换
纹理分类
支持向量机
一种基于三进制小波变换的纹理分割方法
小波变换
特征提取
纹理分析
C-均值聚类
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 基于分形纹理特征和小波变换的网状纹理检测方法
来源期刊 自动化学报 学科 工学
关键词 网状纹理 球网检测 分形纹理特征 多分辨率分析 特征选择
年,卷(期) 2007,(7) 所属期刊栏目 论文与报告
研究方向 页码范围 688-692
页数 5页 分类号 TP391
字数 4740字 语种 中文
DOI
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 徐光祐 清华大学计算机科学与技术系普适计算教育部重点实验室 63 2300 23.0 47.0
2 杨波 清华大学计算机科学与技术系普适计算教育部重点实验室 33 313 11.0 17.0
3 曹媛媛 清华大学计算机科学与技术系普适计算教育部重点实验室 1 21 1.0 1.0
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  (21)
同被引文献  (15)
二级引证文献  (16)
1989(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1992(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(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(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2009(4)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(0)
2010(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2011(4)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(1)
2012(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2013(4)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(1)
2014(4)
  • 引证文献(3)
  • 二级引证文献(1)
2015(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2016(6)
  • 引证文献(4)
  • 二级引证文献(2)
2017(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2018(3)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(2)
2019(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2020(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
研究主题发展历程
节点文献
网状纹理
球网检测
分形纹理特征
多分辨率分析
特征选择
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
自动化学报
月刊
0254-4156
11-2109/TP
大16开
北京市海淀区中关村东路95号(北京2728信箱)
2-180
1963
chi
出版文献量(篇)
4124
总下载数(次)
26
总被引数(次)
120705
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导