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摘要:
提出了一种改进的、基于小波多尺度和多分辨率特征的数字图像边缘检测算法,分别利用不同尺度的、小波变换后的、水平方向和垂直方向的高频信息,根据李氏指数与小波变换关系,采用小波模极大值在不同尺度下传播的特性,检测出图像在两个方向的极大值,然后利用模糊算法构造相应的隶属函数,提取弱边缘信息,最后得到不同尺度下的边缘图像.通过该算法对杂草图像仿真实验和经典的两种算子对比,证明该算法可以兼顾良好的边界定位、噪声抑制和弱边界检测等性能指标,能有效地解决传统边缘检测方法中存在的精确及强去噪能力之间的矛盾.
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文献信息
篇名 一种改进的小波模极大值杂草图像边缘检测算法
来源期刊 农机化研究 学科 农学
关键词 农业工程 杂草图像边缘检测 小波分析 多尺度 李氏指数
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 理论研究与探讨
研究方向 页码范围 30-32
页数 3页 分类号 S126|TP391.14
字数 2425字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-188X.2008.02.008
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 朱伟兴 江苏大学电气信息工程学院 130 1640 21.0 35.0
2 邓秀华 江苏大学电气信息工程学院 3 12 2.0 3.0
传播情况
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2020(1)
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研究主题发展历程
节点文献
农业工程
杂草图像边缘检测
小波分析
多尺度
李氏指数
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
农机化研究
月刊
1003-188X
23-1233/S
大16开
黑龙江哈尔滨市哈平路156号
14-324
1979
chi
出版文献量(篇)
14318
总下载数(次)
39
总被引数(次)
94283
论文1v1指导