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摘要:
针对传统Bayes抠图算法容易在生成的不透明度通道上产生脉冲噪音的问题,提出一种改进算法,充分考虑分簇采样点所占比重对α值估算准确度的影响,在贝叶斯框架中嵌入一个含比重因子的平滑约束项表达式.仿真实验结果表明,该改进算法能够有效消除脉冲噪音,使抠像结果更为光滑.
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文献信息
篇名 一种改进的Bayes抠图算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 Baycs抠图 数字抠图 自然图像抠图
年,卷(期) 2010,(3) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 213-214,217
页数 3页 分类号 TP391
字数 3714字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.03.071
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 战荫伟 广东工业大学计算机学院 53 451 12.0 19.0
2 吕巨建 广东工业大学信息工程学院 1 11 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
Baycs抠图
数字抠图
自然图像抠图
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
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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
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