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摘要:
针对三维视频图像的空洞填充中的前景背景分割时容易造成前景对象提取不准确而影响修复效果的问题,提出利用梯度融合与聚类相结合的三维视频图像修复算法.首先利用分水岭算法与标记相结合的办法对图像进行分割;然后充分利用深度图像的深度梯度结构信息,并采用K均值聚类对梯度图像进行标记修正,以增强对前景对象的辨别能力.实验结果表明,该算法较好地克服了原有分水岭算法在图像分割过程中易发生过分割现象,完整地提取了前景对象的纹理信息,使修复图像具有更好的视觉效果,峰值信噪比相比于原算法提高了l~3 dB.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 利用梯度融合与聚类的三维视频图像修复
来源期刊 计算机辅助设计与图形学学报 学科 工学
关键词 分水岭 深度图像 K均值聚类 前景标记 三维视频图像修复
年,卷(期) 2018,(3) 所属期刊栏目 图像与视觉
研究方向 页码范围 477-484
页数 8页 分类号 TP391.41
字数 4891字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1089.2018.16392
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 唐向宏 杭州电子科技大学通信工程学院 102 580 12.0 19.0
5 来伊丽 杭州电子科技大学通信工程学院 3 10 2.0 3.0
6 楼幸欣 杭州电子科技大学通信工程学院 2 5 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
分水岭
深度图像
K均值聚类
前景标记
三维视频图像修复
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机辅助设计与图形学学报
月刊
1003-9775
11-2925/TP
大16开
北京2704信箱
82-456
1989
chi
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