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摘要:
在对SAR图像进行处理如目标提取和图像压缩时,可以将图像分解为多个分量,这些分量代表了不同的图像特征,针对不同分量的特点分别选取最合适的处理方式,则能够得到性能上的极大提升.使用非线性扩散方法,将图像分解为表征大尺度结构信息的结构分量和表征小尺度细节信息的纹理分量,并对扩散过程中的阈值自动估计问题进行了研究,将拉依达准则引入基于非线性扩散的图像分解的自动阈值求解,并对多种扩散参数形式的扩散过程进行了实验和评估.
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文献信息
篇名 基于非线性扩散的图像分解中的自动阈值估计
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 图像分解 非线性扩散 拉依达准则
年,卷(期) 2008,(23) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 12-13,45
页数 3页 分类号 TP301.6
字数 3254字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.23.004
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 张军 国防科技大学信息系统与管理学院 100 950 16.0 26.0
2 黄英君 国防科技大学信息系统与管理学院 16 64 5.0 7.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分解
非线性扩散
拉依达准则
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
出版文献量(篇)
39068
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102
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