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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.
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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
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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