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外国专家的视点:发展中国家如何培养地理信息处理与地图学人才
【出 处】
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地图
【发表日期】
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1999年03期
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本文提出了一种基于四分树的多特征纹理图像分割方法。该方法针对四分树和纹理特征本身的特点,灵活地选择了分形模型,灰度共现矩阵和纹理能量方法提取纹理特征,用一种简洁的方法基于多特征判断图像块属性的一致性,用分开-合并算法分割图像。该方法能够准确和快速地分割纹理图像。实验结果是令人满意的。
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本文提出了一种称为特征散度的新概念和一种基于特征散度的图像模糊C-均值(FCM)聚类分割方法。该方法采用特征散度取代传统的欧氏距离作为图像像素与C-聚类典范值之间的差异性度量。本文将新方法与一些传统的FCM算法同时应用于图像分割,并采用形状测度和均匀测度评价各算法的分割性能,结果表明新方法对不同类型的图像都具有良好的分割性能。
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在视觉皮层中简单细胞对于输入信号的响应同图像边缘提取有着重要的关系。本文在有关简单细胞感受野模型的基础上提出了一种新的用于图像边缘检测的数学模型,即BD模型。同其它模型相比,该模型的运算速度有了很大的提高,因此具有很大的工程应用价值。
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本文从原始的图像特征出发,定义了一种新的特征不变量,并给出了相应的提取算法。实验结果和分析表明,本丈算法能够在O(n)时间内提取一种特征不变量,并且所提特征不变量具有平移、旋转及比例不变特征,可以很好地用来进行图像目标识别。
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折线是 Ｇ Ｉ Ｓ中表达线形空间实体的基本制图要素。本文针对由随机折线点构成的折线要素建立了一种可视化误差模型。首先引入了随机折线要素误差带的基本概念，并导出了误差带的边界线数学方程；然后针对开折线和闭折线两种情况绘出了误差带的可视化图形，并分析了误差带形状特征，从而将单一随机折线元的误差带理论进一步扩展到一整条随机折线的一般情况。
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