基于自适应图像粒的目标对象边界周长估算

• 作者: 吴秦 周琪 梁久祯
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 周长估算 模糊复杂化 图像粒 自适应 降维
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 235-241
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 7337字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2016.04.041

摘要

在图像目标对象边界周长估计中,目标边界的模糊复杂化严重影响了周长估算精度,且周长计算时间较长.为此,结合粒计算,提出一种自适应计算不同边界周长的算法.设计基于图像粒思想的概率模型,用于定义目标图像的边界厚度,根据得到的边界厚度,选取最优的图像粒度对图像进行分块和粒化预处理,使得图像数据得到降维,并应用经典算法估算预处理后的目标边界周长.实验结果表明,与传统的数字化直线片段法、最小多边形法和灰度级信息法相比,该方法能自适应地处理不同边界厚度的目标对象,在保持周长计算精度的情况下,计算时间更短,特别是在边界模糊复杂化的情况下,具有更好的精度和适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁久祯	江南大学物联网工程学院	74	332	10.0	13.0
2	吴秦	江南大学物联网工程学院	29	96	6.0	8.0
3	周琪	江南大学物联网工程学院	4	4	1.0	2.0