探测与控制学报
探測與控製學報
탐측여공제학보
JOURNAL OF DETECTION & CONTROL
2013年
5期
26-30,36
,共6页
图像识别%目标检测%人造目标%分形%微分计盒算法%梯度向量流%动态轮廓模型
圖像識彆%目標檢測%人造目標%分形%微分計盒算法%梯度嚮量流%動態輪廓模型
도상식별%목표검측%인조목표%분형%미분계합산법%제도향량류%동태륜곽모형
image recognition%target detection%man-made target%fractal%differential box-counting%GVF%snake
针对人造目标图像检测现有算法逐点扫描、计算分形维效率低的缺点,提出了基于分形理论和改进梯度向量流(GVF)动态轮廓(Snake)模型的算法.该算法应用微分计盒快速算法确定Snake初始轮廓,基于改进GVF模型确定目标真实轮廓.实验表明,该算法克服了其他分形算法逐点扫描效率低的缺陷,并较好地从自然背景中提取了目标图像的轮廓.
針對人造目標圖像檢測現有算法逐點掃描、計算分形維效率低的缺點,提齣瞭基于分形理論和改進梯度嚮量流(GVF)動態輪廓(Snake)模型的算法.該算法應用微分計盒快速算法確定Snake初始輪廓,基于改進GVF模型確定目標真實輪廓.實驗錶明,該算法剋服瞭其他分形算法逐點掃描效率低的缺陷,併較好地從自然揹景中提取瞭目標圖像的輪廓.
침대인조목표도상검측현유산법축점소묘、계산분형유효솔저적결점,제출료기우분형이론화개진제도향량류(GVF)동태륜곽(Snake)모형적산법.해산법응용미분계합쾌속산법학정Snake초시륜곽,기우개진GVF모형학정목표진실륜곽.실험표명,해산법극복료기타분형산법축점소묘효솔저적결함,병교호지종자연배경중제취료목표도상적륜곽.
