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摘要:
张量投票算法是感知聚类方法中一种比较常用的计算方法,可以应用到图像处理等各个方面,具有较强的鲁棒性,非迭代等特性.张量投票算法中尺度参数的自适应选取对于投票域的建立起着至关重要的作用.通过分形维数来选取尺度参数,建立了尺度参数与分形维数的关系,提出了基于分形维数的自适应张量投票算法,并将该方法应用于图像的线特征提取和边缘修复.与传统的张量投票算法进行比较,该方法在图像线特征提取和边缘修复方面获得了较好的实验结果.
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文献信息
篇名 应用分形维数的自适应张量投票算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 感知聚类 张量投票算法 分形维数 尺度参数
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 168-171
页数 4页 分类号 TP391.41
字数 3652字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1110-0185
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 郭文艳 西安理工大学理学院 30 151 8.0 11.0
2 戴芳 西安理工大学理学院 42 260 9.0 13.0
3 王莉 西安理工大学理学院 8 61 5.0 7.0
4 韩伟 3 7 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
感知聚类
张量投票算法
分形维数
尺度参数
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
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
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