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使用图割方法提取图像的纹理特征
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:2013.6.1
  • 页码:166-168
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]电子科技大学电子工程学院,成都610054, [2]重庆市/信息产业部计算机网络与通信技术重点实验室,重庆400065, [3]重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆400065, [4]重庆邮电大学软件学院,重庆400065
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61100113,No.61100114);教育部重点项目(No.KJ100525);重庆市/信息产业部计算机网络与通信技术重点实验室(No.CY-CNCL-2010-03);重邮自然科学基金(No.A2011-07).
  • 相关项目:光照影响下的人脸鉴别信息提取方法研究
中文摘要:

研究目的是对代数多重网格(AMG)方法进行分析,粗网格中会保留强连接部分而去掉弱连接部分,可以提取图像的纹理信息。将AMG方法提取的图像的纹理特征结合到图分割算法中,针对具有纹理特征的图片构建能量函数,并使用最大流方法进行优化。使用一些自然图像进行了验证,结果证明针对该方法能够较好地提取图像的纹理特征。

英文摘要:

Algebraic multi-grid method is analyzed and is applied in the normalized cut method to extract me texture ieature of the image. Large grid density appears in the image regions with radical changes, and small one in the smoother regions. Singulari- ties in the image can be detected by the AMG method, and especially the singularities in the texture image. An energy function is constructed for the texture feature and is minimized using max-flow method. Experimental results show that the proposed method can extract more texture details.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
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  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887