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题名基于水平集的并行融合图像分割
被引量：2
- 1
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作者
刘敬伟
李岑
侯帅
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机构
北京航空航天大学数学系数学、信息与行为教育部重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第16期160-162,共3页
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基金
北航大学生科研训练计划项目(SRTP)(No.4303100)
国家大学生创新性实验计划项目
北航人才引进启动经费(No.203134)
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文摘
针对复杂背景和多目标空中运动物体的定位和跟踪问题,研究了基于小波变换阈值去噪方法、数学形态学去噪方法与水平集方法结合的图像分割方法,提出了基于小波变换阈值去噪与水平集结合方法以及基于小波变换阈值去噪、数学形态学去噪与水平集结合方法的并行融合图像分割方法,对运动目标进行边缘检测。实验结果说明,基于小波变换、数学形态学与水平集方法结合的并行融合图像分割方法能够有效地提取目标物体的轮廓,抑制背景噪声。
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关键词
图像分割
水平集
小波变换
数学形态学
边缘检测
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Keywords
image segmentation
level set
wavelet transform
mathematic morphology
edge detection
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于局部相关性的L2Boosting算法
被引量：1
- 2
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作者
赵秀丽
赵俊龙
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机构
中国人民大学统计学院
北京航空航天大学数学系数学信息与行为教育部重点实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第8期1-3,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(10771015)
中国人民大学研究生科研基金资助项目(22386104)
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文摘
利用充分降维的思想对L2Boosting算法进行改进,提出基于局部相关性的L2Boosting(LCBoosting)算法。在每次迭代中,该算法根据响应变量与协变量的局部相关性充分提取信息,得到响应变量的线性组合来参与Boosting迭代,无须逐个分析所有变量。模拟结果表明,与L2Boosting算法相比,LCBoosting算法收敛速度快、预测精度高。
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关键词
L2Boosting算法
充分降维
局部相关性
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Keywords
L2Boosting algorithm
sufficient dimension reduction
local correlation
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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