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基于高斯尺度空间的尺度参数自适应算法研究

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成果类型:
期刊论文
论文标题(英文):
An adaptive algorithm of scale parameter based on Gaussian scale-space
作者:
刘立;彭复员;田岩;万亚平
通讯作者:
Liu, L.(11710915@yahoo.com)
作者机构:
[刘立] 南华大学计算机科学与技术学院,衡阳,421001
[刘立] 华中科技大学电信系,武汉,430076
[彭复员; 田岩] 华中科技大学
[万亚平] 南华大学
通讯机构:
[Liu, L.] D
Department of Telecommunication, Huazhong Science and Technology University, China
语种:
中文
关键词:
高斯尺度空间;尺度参数;视觉特征;特征点
关键词(英文):
Gaussian scale-space;scale parameter;visual characters;feature point
期刊:
高技术通讯
ISSN:
1002-0470
年:
2009
卷:
19
期:
1
页码:
50-55
基金类别:
60475024,60872076:国家自然科学基金 2006AA09Z203:航天技术创新基金
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:
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***处理如目标识别等奠定了基础.
摘要(英文):
Regarding ramp edge and step edge as the measurement of image information, the image information change law with the scale parameter is first studied. Then a new adaptive algorithm of scale parameter with the module of visual characters is proposed. The information of the image is uniformly distributed among every layer in this algorithm. The method can avoid the problem of complicated computation or over-distortion due to losing too much key information. The experimental results show that the algorithm can suppress the noise effectively and provide the basis for ...

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