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文檔簡介
1、圖像處理與模式識別是一門前沿的交叉學(xué)科,其中邊緣檢測、圖像分割以及目標(biāo)的表達等都是該學(xué)科的主要研究方向。而圖像分割又是圖像處理、模式識別和人工智能等領(lǐng)域中一個十分重要的研究課題,也是圖像理解的基礎(chǔ)和計算機視覺領(lǐng)域低層次視覺的經(jīng)典研究難題。本文結(jié)合“基于IBR的仿真圖像生成理論與技術(shù)研究”、“仿真實時圖像生成和分析系統(tǒng)”及“基于圖像的虛擬戰(zhàn)場環(huán)境生成技術(shù)研究”等項目,以Gap統(tǒng)計方法為主線,系統(tǒng)深入地研究了基于Gap統(tǒng)計方法的圖像分割理論
2、與算法,所取得的主要研究成果與創(chuàng)新之處為: (1)全面分析與總結(jié)了前人關(guān)于圖像分割的隨機統(tǒng)計模型、幾何分析模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等,首次提出了基于“GapStatistic”的思想來研究圖像分割的理論與算法; (2)提出了函數(shù)Gap的一般概念,依據(jù)邊緣判斷的不同特征或標(biāo)準(zhǔn),定義了幾種具體的函數(shù)Gap,分析了不同函數(shù)Gap之間的關(guān)系。并利用函數(shù)Gap的理論,首次研究了圖像的Gap統(tǒng)計特性,提出了邊緣檢測的Gap統(tǒng)計模型;
3、 (3)提出了圖像中點Gap的概念,研究了圖像中邊緣的點Gap特征,導(dǎo)出了廣義階躍邊緣和廣義屋脊邊緣的表示方法,建立了圖像多尺度邊緣檢測的點Gap模型,并提出了點分布Gap的圖像多尺度邊緣檢測算法,進一步研究了點順序秩和Gap及其理論在邊緣檢測中的應(yīng)用; (4)基于Gap統(tǒng)計理論,利用圖像像素之間的近程和遠程相關(guān)性,提出了加權(quán)Gap的概念;提出了多尺度加權(quán)鄰域的圖像邊緣檢測模型與算法,并分析了Gap算子與Sobel邊緣檢測算子
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