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71.
提出了一种新的图像边缘检测算法,该算法融合了非下采样轮廓波变换与数学形态学方法来实现图像的边缘检测.首先,源图像被非下采样轮廓波变换分解成多尺度、多方向子带;然后,分别采用双阈值模极大值算法和数学形态学方法提取高频与低频子带的边缘信息;最后,综合高频、低频子带边缘信息,得到源图像全部的边缘信息,并进行细化,剔除孤立点,获得源图像的边缘.仿真实验结果表明:新算法能够有效抑制噪声,去除伪边缘,一定程度上克服了光照不均引起的不良影响;与传统经典算法LoG,Sobel和Canny及模极大值方法相比,该算法能保持足够的定位精度和边缘细节,且边缘轮廓的完整性、光滑度、清晰度等得到明显提升.  相似文献   
72.
传统边缘检测算子如Canny、Sobel等是通过计算图像中局部小区域的差分来工作的,对噪声比较敏感,在检测边缘的同时常会加强噪声,形态边缘检测器在检测边缘的时候不会加强或放大噪声,单尺度形态学梯度算子结构元素过大或过小都不能检测到满意的结果.将多尺度形态学边缘检测和形态学滤波结合起来,提出一种边缘检测方法.首先利用形态学对多尺度的形态学梯度算子进行边缘检测,再进行填充内部缝隙,接着进行形态学边界平滑,最后通过分割掩模到原图像的结果.仿真结果表明,所提算法能够非常清晰地检测到目标图像的边缘,提取的图像边缘定位准确且平滑,同时具有较强的抗噪能力.  相似文献   
73.
图像分割即指将图像分成各具特性的区域并提取出感兴趣目标的技术,它是从图像处理到图像分析关键步骤.在对不同的图像分割方法进行分析基础上,对自适应分水岭图像分割方法进行研究.  相似文献   
74.
俄罗斯著名文艺理论家、民间文艺学家弗.雅.普罗普(В·Я·Пропп,1895~1970)开故事文本形态研究之先河,通过分析《阿法纳西耶夫故事集》里从50号到151号故事,发现神奇故事具有结构上的同一性,指出故事的核心是角色的“功能”,提供了故事的新的研究方法,对结构主义叙事学产生了巨大的影响.  相似文献   
75.
在大山深处,在海洋深处,在自然深处,各种生物都有生存之道,它们会保护自己,越是美丽的东西越要远离,因为有毒。翻开《有毒生物》这本书,如果不阅读前言和目录,会觉得这是一本美丽的书,书中图片色彩鲜艳,自然真实,漂亮得让人感觉愉悦。可是静下心来仔细看看,原来这些美丽的生物们都是有毒的,小小地惊讶了一下,不禁让人想起"越毒越美丽"这句古老的话。这是一本专业书籍,共分四篇,第一篇"有毒植物",第二篇"有毒动物",第三篇"有毒大型真菌",第四篇"有毒藻类",总计171章。在内容组织上以图为主,强调直观性,配有简略形态学和毒性描述。本书中所收录的绝大多数有  相似文献   
76.
《全国新书目》2013,(3):302
"推动我国科技进步的十部著作之一""推动我国科技进步的十部著作之一"ISBN978-7-112-13691-9ISBN978-7-112-13692-6《建筑施工手册(第五版)》(5分册,附网络下载)ISBN978-7-112-13693-3ISBN978-7-112-13694-0ISBN978-7-112-14688-8《注册建筑师》ISBN978-7-112-13691-9ISBN978-7-112-13692-6ISBN978-7-112-13693-3ISBN978-7-112-13694-0ISBN978-7-112-14688-8  相似文献   
77.
本文在深入分析了针对静止背景模型的帧间差分法和背景法的基础之上,提出一种改进的混合帧差法与核密度估计方法结合的全景图像运动目标检测方法,和一种新的自适应阀值更新方法。  相似文献   
78.
一种新型的基于数学形态学和颜色特征车牌定位算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
在分析了车牌定位现有算法优缺点的基础上,本文提出一种新型的综合利用车牌纹理特征、颜色特征和几何特征的快速定位算法.该算法利用数学形态学充分挖掘车牌纹理特征以及消除噪声干扰.把图像分割为若干子区域,利用纹理条件和颜色条件判断,对各子区域进行独特的分类和聚类融合,最终由粗至细精确地定位出车牌所在位置,为后续车牌字符的分割识别步骤打下良好基础.实验结果表明,对于各种情况下的车牌图像,该算法都能有效地对车牌进行定位,具有定位准确率高,运行速度快,抗干扰性强的特点.  相似文献   
79.
车牌图像预处理研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
在车牌自动识别系统中,由天气、背景或拍摄等原因造成车牌图像模糊、光照不均等情况,影响车牌识工作。针对这些问题,本文提出了相应的图像预处理方法,能有效地改善图像质量,便于后续的车牌识别工作。  相似文献   
80.
运用文献资料法和逻辑分析法,从文化形态学视角分析木球运动的现代化进程,对如何促进木球运动的现代化提出了几条可供参考的建议。  相似文献   
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