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摘要:
在进行分水岭图像分割时,由于对噪声及灰度变化的敏感性,将得到过度分割的图像.为了克服这种缺点,利用小波多分辨率分析特性及图像增强对图像进行处理,去除大量的噪声信息,保留图像边缘的细节信息,并使图像边缘像素灰度值得到增强,减少由噪声带来的过度分割;对降噪增强后的图像使用形态学梯度算法及控制标记符的分水岭分割方法能够进一步减少由于灰度变化小带来的过度分割,从而较好地解决了过度分割问题[1].
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文献信息
篇名 小波及分水岭变换在图像分割中的应用
来源期刊 电子技术 学科 工学
关键词 分水岭 小波分解 图像增强 图像分割 形态学梯度
年,卷(期) 2008,(9) 所属期刊栏目 应用设计
研究方向 页码范围 36-38
页数 3页 分类号 TP3
字数 2418字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-0755.2008.09.012
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李俊 3 2 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
分水岭
小波分解
图像增强
图像分割
形态学梯度
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
电子技术
月刊
1000-0755
31-1323/TN
大16开
上海市长宁区泉口路274号
4-141
1963
chi
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