分形多尺度纹理图像分割

来源 :模式识别与人工智能 | 被引量 : 17次 | 上传用户:kimleetj007
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特征空间聚类分割方法存在的关键问题是有效的特征参数提取和聚类方法的构造。针对这两个问题,本文采用小波变换的多尺度分析方法提取图像的多尺度分形维数作为分割特征参数,用Kohonen自组织特征映射实现特征空间聚类,获得了良好的分割效果。
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提出了一种利用激光测距在球坐标系中快速检测障碍物边缘的新算法—归一化距离差自动阈值法.首先通过假设每一像点的坡度为零而求得此像点的期望归一代距离差,再对实际归一化距离差与此期望归一化距离差的商取阈值而检测障碍物边缘.本文还系统分析了激光测距成像雷达的测距周期性问题对边缘检测结果的影响,并提出了消除由此问题而引起的边缘检测误差的有效方法.
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图像分割是图像分析与理解的一个关键课题.本文提出利用两个竞争Hopfield神经网络(CHNN)实现灰度图像的自动聚类分割.其中第一个CHNN根据灰度分布自动确定聚类数目并实现预分割,第二个CHNN在预分割基础上融入邻域相关信息实现最终的图像分割.理论和实验表明:该方法不仅能自动确定聚类数,而且具有收敛速度快、抗噪能力强等优点.
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本文在计算机图像处理理论和超声波理论的基础上,提出保边缘滤波;给出缺陷子图像分割和缺陷与背景的分离算法;再从处理后图像中提取能表征缺陷性质的几何特征和声学特征,以实现计算机对缺陷图像的理解和自动识别.
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提出了基于笔划特征信息对手写汉字按其结构关系进行分类和用B~+树结构建立识别字典的新方法,该方法具有简单易行、分类能力强、识别速度快、字典维护方便等特点,现已成功地用于AST386微机和FAX-22传真机上所实现的成页手写汉字(楷书)识别系统中,其效果是令人满意的。
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本文提出一种新的联机手写汉字识别粗分类方法,它通过对两种独立的粗分类算法进行集成,并利用细分类识别器进行反馈控制,在粗分类正确率和系统识别速度方面能够达到较好的折衷.文中对该集成方法进行了一定的理论分析,并与其它集成形式进行了理论比较以及实验验证.
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本文首先给出了广义光流的一般计算方法,接着提出了求解非连续广义光流的计算方法,实验结果表明本文算法求出的光流更接近真实光流。
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许多图像目标都可以用其上有代表性的一些点(如角点或边缘上的点)及其相互关系作为特征进行描述,通过模板点集和目标点集之间的匹配可以达到识别的目的。本文提出了一种新的平面点集间的与各自的平移、旋转、尺度变化和排列次序无关的距离描述,这种描述在一定范围内具有唯一性,从而为以点集特征匹配为基础的识别提供了一种点集之间差别有效的衡量手段。
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重建与目的之争是近年来计算机视觉理论界引人注目的争论。该文通过对由CVGIP杂志在1994年组织的计算机视觉界有关3D重建理论论战的回顾,得出结论:Edelman根据洛克对表象和概念的定义提出的建议:"无重建的表象也许是极端的目的主义者(Brooks)无表象的视觉与占统治地位的无目的的重建主义间的合理的折中",可能为计算机视觉研究摆脱困境找出一条可行的路。
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本文给出了矩阵离散度的概念,并建立了图像的离散判别函数。根据这一判别函数,我们进一步给出了用于图像识别的一个新的特征抽取方法。最后用最小距离分类器对其进行识别。试验结果表明,本方法具有良好的识别性能。
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本文给出了一个能有效地分割/识别货车车号的方法。它已应用于实际系统并取得了满意的效果。算法包括三个部分:基于灰度梯度图像的图像分割,基于特定领域知识的图像分析和基于识别反馈的字符分割/识别,由于它们适应了实际问题的特点,本方法具有较好的鲁棒性。
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