【摘 要】
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在图像目标对象边界周长估计中，目标边界的模糊复杂化严重影响了周长估算精度，且周长计算时间较长。为此，结合粒计算，提出一种自适应计算不同边界周长的算法。设计基于图像粒思想
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61202312,61170121）,教育部留学回国人员科研启动基金资助项目.
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在图像目标对象边界周长估计中，目标边界的模糊复杂化严重影响了周长估算精度，且周长计算时间较长。为此，结合粒计算，提出一种自适应计算不同边界周长的算法。设计基于图像粒思想的概率模型，用于定义目标图像的边界厚度，根据得到的边界厚度，选取最优的图像粒度对图像进行分块和粒化预处理，使得图像数据得到降维，并应用经典算法估算预处理后的目标边界周长。实验结果表明，与传统的数字化直线片段法、最小多边形法和灰度级信息法相比，该方法能自适应地处理不同边界厚度的目标对象，在保持周长计算精度的情况下，计算时间更短，特别是在边界模
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