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摘要:
粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性问题的数学工具.本文提出一种基于粗糙集阴影边缘分类方法.该算法根据粗糙集理论、梯度、最大邻域差及噪声的条件属性,将一幅图像划分为不同的子图像;然后对子图像分别进行处理,得到阴影边缘点;再利用边缘生长对边缘点进行细化和跟踪,删除那些假边缘点;然后根据阴影边缘构出假想的阴影区域,并统计这些区域的灰度直方图,求得阴影区域的灰度区间.根据该灰度区间可以得到阴影区域,再根据这些区域的灰度、形状、面积等特征对阴影进行分类.通过对所得结果进行分析可知,结合粗糙集理论的阴影图像边缘检测算法与其他的常规检测方法相比,无论从视觉效果还是检测精确度上都有所改善.
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文献信息
篇名 基于粗糙集阴影区域的检测与分类
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 粗糙集 阴影分类 图像分割 阴影边缘 边缘梯度 最大邻域差
年,卷(期) 2007,(3) 所属期刊栏目 有工智能及图像处理技术
研究方向 页码范围 220-223
页数 4页 分类号 TP3
字数 6009字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1002-137X.2007.03.059
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 刘伯红 重庆邮电大学计算机学院 29 188 8.0 12.0
2 陈铁民 重庆邮电大学计算机学院 2 16 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
阴影分类
图像分割
阴影边缘
边缘梯度
最大邻域差
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
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
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68
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