【摘 要】
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由于传统方法未建立含有丢失边缘保留特点的能量模型,对向量走势分析不准确,导致轮廓丢失边缘保留完整度不高。现提出一种数字图像低频成分轮廓丢失边缘保留方法。在保持丢失点处边缘方向假设上,通过较强识别能力的边缘检测,获得梯度特征、中值特征以及方向特征向量;通过特征向量,标注出成分轮廓丢失区域,构建含有丢失边缘保留特点的能量模型,通过能量泛函数转变成最小化边缘保留GVF(CP-GVF)外立场,当向量被扩散到丢失边缘区域时,在CP-GVF中丢失边缘保持了原边缘的向量走势,使得丢失边缘得到保留。通过仿真可知,所提方法
【基金项目】
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吉林省高等教育学会2018年度高教科研课题(JGJX2018D443)。
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由于传统方法未建立含有丢失边缘保留特点的能量模型,对向量走势分析不准确,导致轮廓丢失边缘保留完整度不高。现提出一种数字图像低频成分轮廓丢失边缘保留方法。在保持丢失点处边缘方向假设上,通过较强识别能力的边缘检测,获得梯度特征、中值特征以及方向特征向量;通过特征向量,标注出成分轮廓丢失区域,构建含有丢失边缘保留特点的能量模型,通过能量泛函数转变成最小化边缘保留GVF(CP-GVF)外立场,当向量被扩散到丢失边缘区域时,在CP-GVF中丢失边缘保持了原边缘的向量走势,使得丢失边缘得到保留。通过仿真可知,所提方法
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