题名 基于方向分形维的高速公路车辆边缘检测研究
被引量：3
1
作者
周欣 黄席樾
机构
四川大学计算机学院图像图形研究所 重庆大学A区自动化学院导航制导研究室
出处
《信号处理》
CSCD
2004年第3期258-262,共5页
基金
国家自然科学基金(编号:69674012)
文摘
基于图像的高速公路障碍物检测是实现汽车视觉导航的核心问题。在一个景物快速变化的视频图像中检测出目标物体是难度较大的图像分割和识别问题,而目前的各种分割算法也各有优劣。本文主要针对四川和重庆地区高速公路的特点,在分形维的基础上提出了方向分形维的算法,结合图像的灰度特征,用来提取车辆边缘并分割高速公路上的车辆。处理结果显示了方向分形维较强的分割能力和对特殊背景噪声的鲁棒性。本文针对分形算法的计算特点构造了相应的快速算法。经上路实验验证,算法实时性满足高速公路视觉导航系统的需要。
关键词
计算机 图像处理 高速公路 车辆边缘检测 方向分形维 汽车视觉导航系统
Keywords
vision navigation fractal dimension direction-fractal dimension gray property
分类号
U412.366
[交通运输工程—道路与铁道工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于方向分形维的高频雷达抑制雷电干扰研究
2
作者
陈希信 周海峰
机构
南京电子技术研究所
出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2008年第8期58-60,共3页
文摘
远区雷电是高频雷达的主要干扰源之一,需要加以抑制。该文根据雷电干扰的奇异性提出了通过计算方向分形维在分维上来区分雷电干扰和杂波信号。根据雷电干扰的瞬时分布特点提出分段计算背景均值形成门限检测雷电干扰。最后通过建立线性预测的全极点自回归模型来恢复雷电干扰所在位置上的杂波信号,达到干扰抑制的目的。实测数据处理结果表明了该文方法是有效的。
关键词
高频雷达 雷电干扰 方向分形维
Keywords
HF radar lightning interference direction-fractal dimension
分类号
TN974
[电子电信—信号与信息处理]
题名 基于分形与灰度特征的无监督纹理分割技术
被引量：2
3
作者
单雅静 马莉
机构
杭州电子科技大学自动化学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第9期190-192,228,共4页
基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60234030) 浙江省自然科学基金(the NaturalScience Foundation of Zhejiang Province of China under Grant No.Y106185)
文摘
提出了一种新的基于方向分形特征和灰度特征的纹理图像分割方法。该方法首先用一个局部窗从功率谱图像中提取不同方向上的分形维和分形截距,将它们各自的均值和方差与灰度均值、灰度方差结合起来构成一个多维特征向量,然后利用模糊C均值聚类算法进行聚类实现纹理图像的分割。实验结果表明该方法对织物纹理图像和医学图像都有着良好的分割效果,鲁棒性强。
关键词
纹理分割 方向分形维 灰度特征 模糊C均值聚类
Keywords
texture segmentation directional fractal dimension gray-level feature fuzzy C-means
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
