【摘 要】
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在噪声图象中如何有效地提取边界是图象分析领域中的难点 .启发式搜索的方法常常用于提取边界 ,但是 ,这种方法由于采用固定的起始点、固定的引导度量以及对图象仅进行一次性搜索 ,对噪声往往很敏感 ,为此提出了一种随机启发式搜索算法 ,该方法随机地选取起始点 ,并依照引导度量的概率反复地进行随机搜索获得各种可能的边界轨迹 ,然后进行各搜索轨迹的积累自增强 ,最后根据自增强积累统计结果获得边界 .大量的实
【基金项目】
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国家自然科学基金,国家高技术研究发展计划(863计划),国家重点基础研究发展计划(973计划)
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在噪声图象中如何有效地提取边界是图象分析领域中的难点 .启发式搜索的方法常常用于提取边界 ,但是 ,这种方法由于采用固定的起始点、固定的引导度量以及对图象仅进行一次性搜索 ,对噪声往往很敏感 ,为此提出了一种随机启发式搜索算法 ,该方法随机地选取起始点 ,并依照引导度量的概率反复地进行随机搜索获得各种可能的边界轨迹 ,然后进行各搜索轨迹的积累自增强 ,最后根据自增强积累统计结果获得边界 .大量的实验结果证明 ,在噪声图象中 ,随机启发式搜索方法可以在提取出有意义边界的同时有效地抑制噪声
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