版权说明 操作指南
首页 > 成果 > 详情

基于视觉特征信息量度量的高斯尺度参数自适应算法

认领
导出
Link by 中国知网学术期刊 Link by 维普学术期刊 Link by 万方学术期刊
反馈
分享
QQ微信 微博
成果类型:
期刊论文
作者:
吴定雪;田金文;刘立
作者机构:
[吴定雪] 华中科技大学图像处理与人工智能研究所,湖北,武汉,430076
[吴定雪] 黄冈师范学院计算机科学与技术学院,湖北,黄冈,438000
南华大学计算机科学与技术学院,湖南,衡阳,421001
[田金文] 华中科技大学
[刘立] 南华大学
语种:
中文
关键词:
高斯尺度空间;尺度参数;视觉特征;特征点;图像去噪
关键词(英文):
Gaussian scale-space;scale parameter;visual characteristics;feature point;image denosing
期刊:
计算机工程与科学
ISSN:
1007-130X
年:
2009
卷:
31
期:
1
页码:
58-60,133
基金类别:
国家自然科学基金资助项目(60475024); 航天技术创新基金资助项目(2006AA09Z203);
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
计算机科学与技术学院
摘要:
为了避免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,在高斯尺度空间的构造中应正确选用尺度参数,以使图像信息的变化呈现均匀的特点.目前,许多高斯尺度空间应用中采用的层之间的尺度参数关系并不明确,使得分层效果不理想.本文基于视觉特征模型,提出一种自适应高斯尺度参数的算法,并通过对SAR图像降噪处理对比试验验证了它的有效性,从而为图像的***处理如目标识别等提供了信息量稳定变化的尺度空间.
摘要(英文):
For the purpose of avoiding the problem of complicated computation or over-distortion because of losing too much key information, it is crucial to choose appropriate scale parameters during the construction of the Gaussian scale- space in order to represent the image information in uniform distribution. At present, the scale- parameter relations between the layers of the Gaussian scale-space in many applications is not clear, which may lead to bad effect on the layers. The paper proposes an adaptive algorithm of the Gaussian scale parameters based on the scale-space of visual feature informati...

反馈

验证码:
看不清楚,换一个
确定
取消

成果认领

标题:
用户 作者 通讯作者
请选择
请选择
确定
取消

提示

该栏目需要登录且有访问权限才可以访问

如果您有访问权限,请直接 登录访问

如果您没有访问权限,请联系管理员申请开通

管理员联系邮箱:yun@hnwdkj.com