一种将人造物边界从自然背景中分离的新方法

摘要：

对象的边界是图象识别的主要依据,但若对象处于一定的自然背景中,则自然背景的边界会给识别过程增加计算的负担,因此在识别前有必要将对象与背景的边界区别开.该问题通常是通过基于"试探性阈值的方法"来解决,由于该方法未考虑边界点的局部特性,故该方法不能保留对象的细节.为了解决这一问题,提出了一种将人造物边界从自然背景中分离出来的基于分形几何的新算法.该算法基于对边界点的梯度强度阈值与曲线分形维数的考虑,用聚类分析的方法对边界点进行筛选,并利用以云,树丛为背景的飞机图象为实验对象,来验证该算法的有效性与优越性.在这些例子中,可以看到大量自然背景的边界被滤掉了,而飞机的局部细节得到了保留.最后又进一步探讨了该算法的适用范围.

关键词：分形维数、分形密度、边界提取、聚类分析

所属期刊栏目：5

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：406-410