【摘 要】
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基于内容的区域分割对云图的自动识别非常重要。针对具体的云图处理应用,提出一种根据反馈信息进行多区域并行区域增长的区域分割方法,和一种自适应方向模板的边缘跟踪算法,从而较准确的划分出两强度区域,恰当地找到区域边缘,并将每个区域数据矢量化。实验表明,多区域并行增长对于分割有少量连接的两强度区域效果较好。而这里的边缘跟踪方法,可以很好地处理单像素棒状突出的区域边缘,以及内外边缘的交界点。并且这些方法已经
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,贵州贵阳,550025 清华大学深圳研究生院信息学部,广东深圳,51
【出 处】
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第三届和谐人机环境联合(第16届全国多媒体技术、第3届全国人机交互、第3届全国普适计算)学术会议
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基于内容的区域分割对云图的自动识别非常重要。针对具体的云图处理应用,提出一种根据反馈信息进行多区域并行区域增长的区域分割方法,和一种自适应方向模板的边缘跟踪算法,从而较准确的划分出两强度区域,恰当地找到区域边缘,并将每个区域数据矢量化。
实验表明,多区域并行增长对于分割有少量连接的两强度区域效果较好。而这里的边缘跟踪方法,可以很好地处理单像素棒状突出的区域边缘,以及内外边缘的交界点。并且这些方法已经很好地应用到了深圳市气象局的气象预测系统中。
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