基于高斯尺度空间的尺度参数自适应算法研究

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以屋脊型边缘和阶梯型边缘的特征作为图像的信息度量依据,研究了图像信息量随尺度参数变化而变化的规律,并基于视觉特征模型提出了一种高斯尺度参数的自适应算法。该算法通过使尺度空间信息量在每层均匀分布来实现尺度参数的自适应变化,避免了在尺度空间的构造过程中因计算过于复杂或因丢弃过多关键信息而造成失真过大的问题。实验结果显示,该算法能有效地抑制噪声,从而为图像的高层次处理如目标识别等奠定了基础。
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