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摘要:
Facet模型能够获得准确的图像边缘信息,但运用Facet模型对目标进行分割时,时间复杂度比较高.针对该问题,从CT图像目标特征的角度,将分形维数特征引入Facet模型.首先利用图像边缘分形维数较大的特点,获得大致的边缘候选点,然后对边缘候选点集运用Facet模型进行分割,得到边缘点的准确位置.实验结果表明,该方法不仅能获得准确的边缘,而且提高了处理速度.
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文献信息
篇名 CT图像的分形特征和Facet边缘检测
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 分形维数 Facet模型 边缘定位 边缘检测 CT图像
年,卷(期) 2009,(3) 所属期刊栏目 图形、图像、模式识别
研究方向 页码范围 165-167,171
页数 4页 分类号 TP391
字数 4382字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2009.03.049
五维指标
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
分形维数
Facet模型
边缘定位
边缘检测
CT图像
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
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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