10.3969/j.issn.1000-2375.2011.03.024
基于机器学习的边缘检测方法研究
传统的边缘检测方法具有一定的局限性,且自适应能力差,提出一种基于机器学习的边缘检测方法来解决上述问题.实验图像从伯克利图像数据库中选取,以Harr和梯度直方图(HoG)构成特征空间,将AdaBoost算法和决策树算法相结合进行分类器训练.实验结果表明,机器学习的边缘检测算法有更高的分类准确率.
边缘检测、机器学习、特征提取、AdaBoost算法、决策树算法
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TP751.1(遥感技术)
湖北省自然科学基金2008CDB333
2012-01-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
370-372,382