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摘要:
为了更有效地滤除数字图像中的噪声,受量子信息处理理论启发,将传统的形态学运算结构元素扩展到叠加态结构元素以更有利于图像的去噪.由于叠加态结构元素只有尺度范围,没有固定的大小和形状,因此可表示为该尺度范围内的各种不同大小和形状的传统结构元素的线性叠加,并在受到测量时可坍缩到其中的某一传统结构元素.该文首先定义了一个基于叠加态结构元素的坍缩形态学算子,然后在此基础上构建了一种基于均方差的自适应形态滤波方法.计算机仿真实验表明,该滤波方法与中值滤波和传统的形态滤波方法相比较,有更强的噪声滤除能力,并且对噪声的强度不敏感.
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边缘保持度
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文献信息
篇名 量子衍生坍缩形态学滤波
来源期刊 中国图象图形学报A 学科 工学
关键词 自适应图像滤波 数学形态学 量子衍生算法
年,卷(期) 2009,(5) 所属期刊栏目 图像分析和识别
研究方向 页码范围 967-972
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 4383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 谢可夫 湖南师范大学图像识别与计算机视觉研究所 30 240 10.0 14.0
2 周心一 湖南师范大学图像识别与计算机视觉研究所 12 64 5.0 7.0
3 许光平 湖南师范大学物理与信息学院 5 76 4.0 5.0
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研究主题发展历程
节点文献
自适应图像滤波
数学形态学
量子衍生算法
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
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
相关基金
湖南省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Hunan Province
官方网址:http://jj.hnst.gov.cn/
项目类型:一般面上项目
学科类型:
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