基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
传统基于成对区域的阴影检测方法在复杂纹理区域容易产生过分割现象,计算复杂度高,检测效果也受到了一定程度的影响.本文在原方法的基础上,提出利用聚类的方法对分割后的纹理区域重新进行合并,以减少过分割;同时根据成对分割区域的相关特性,构建支持向量机函数进行分类,以提高算法效率,改善阴影检测效果.仿真实验结果表明,与原方法相比,本文方法的检测效率大大提高,对复杂纹理图像的阴影检测结果也更加准确.
推荐文章
单幅图像阴影去除方法
阴影去除
纹理映射
单幅图像
颜色恒常性
基于LAB颜色空间的图像阴影检测与去除方法
图像阴影去除
LAB颜色空间
阴影检测
重新整合
峰值信噪比
结构相似度
基于低尺度细节恢复的单幅图像阴影去除方法
图像处理
阴影去除
生成对抗网络
光照敏感
多尺度分解
基于序列图像的阴影检测研究
序列图像
阴影检测
空间高度
特征匹配
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于成对区域的单幅图像阴影快速检测方法
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 图像分割 阴影检测 区域合并 支持向量机
年,卷(期) 2014,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 95-100
页数 6页 分类号 TP391
字数 4686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 何凯 天津大学电子信息工程学院 42 260 8.0 14.0
2 孔祥文 天津大学电子信息工程学院 2 5 2.0 2.0
3 张伟伟 天津大学电子信息工程学院 5 52 3.0 5.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (25)
共引文献  (35)
参考文献  (7)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (4)
二级引证文献  (0)
1977(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1991(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1994(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2007(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(3)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(1)
2011(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2012(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2014(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2015(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2016(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2020(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
图像分割
阴影检测
区域合并
支持向量机
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
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
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
论文1v1指导