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题名基于混沌遗传算法的基元提取
被引量：9
- 1
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作者
贾东立
张家树
张超
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机构
西南交通大学信号与信息处理四川省重点实验室
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出处
《西南交通大学学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第4期496-500,共5页
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基金
四川省青年基金项目资助(03ZQ026-033)
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文摘
提出了一种直接在灰度图像上进行基元提取的方法.与传统基元提取方法相比,该方法不需对灰度图像进行边缘检测二值化处理,而是利用图像边缘的梯度信息对混沌遗传算法导向,直接在灰度图像上提取基元.同时,该方法也避免了Hough变换高的时空开销问题.仿真表明该方法方便、有效并具有较高稳定性.
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关键词
图像分析
基元提取
混沌遗传算
HOUGH变换
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Keywords
image analysis
geometric primitive extraction
chaos genetic algorithms
Hough transforms
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分类号
TN911.37
[电子电信—通信与信息系统]
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题名参数空间分解法
被引量：12
- 2
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作者
唐珉
胡占义
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机构
中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
1999年第9期911-917,共7页
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文摘
Ｈｏｕｇｈ 变换是目前文献中应用最广泛的特征提取方法．然而，Ｈｏｕｇｈ 变换空间开销大的缺陷严重地限制了它的进一步应用．空间开销大的缺陷不仅在标准Ｈｏｕｇｈ 变换中存在，而且在近年来新提出的随机Ｈｏｕｇｈ 变换、概率Ｈｏｕｇｈ 变换以及动态Ｈｏｕｇｈ 变换中同样存在．这一缺陷在３０ 多年来的Ｈｏｕｇｈ 变换研究过程中始终没有得到很好的解决．该文提出的参数空间分解法旨在从根本上克服Ｈｏｕｇｈ 变换空间开销大的缺陷．参数空间分解法的基本原理是用多个二维数组来实现一个高维参数空间，从而大大降低了空间开销．大量实验证明参数空间分解法是一种有效的Ｈｏｕｇｈ 变换实现方法．
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关键词
HOUGH变换
参数空间分解
计算机视觉
图像处理
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Keywords
Randomized Hough transform, tabu search algorithm, geometric primitive extraction, parameter space decomposition approach.
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分类号
TP302.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名用遗传算法提取基元
被引量：1
- 3
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作者
胡汉平
陈振羽
李德华
王祖喜
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机构
图象信息处理与智能控制国家教委开放实验室华中理工大学图象识别与人工智能研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2000年第12期41-43,共3页
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基金
国家自然科学基金!(69775022)
国家863计划!(863-306-ZT04-0603)资助.
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文摘
基元提取是基于模型的计算机视觉的一项重要任务.Hough变换是基元提取的最常用的方法,然而,在许多情况下,它的存贮开销太大而难以让人接受.近些年来,有些人用统计学方法来提取基元,但如何构造合适的代价函数仍是一个困难问题.基元提取等同于寻找具有多个局部极小值的代价函数的最优解.遗传算法(Genetic algorithms)能够有效地在搜索空间中找出全局最优解.为实现有效的基元提取,作者从几何数据点中随机地选择一组最小子集,然后用遗传算法对几何数据点进行动态划分,经过若干次进化将得到一个最优划分,与之对应的基元和基元所对应的数据点将被提取出来.这种算法可用于多种基元和多个基元的提取.
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关键词
遗传算法
基元提取
计算机视觉
计算机图形学
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Keywords
generic algorithms,extracting geometric primitives,partitioning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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