基于双边滤波的多级边缘域中的自动物体提取及其描述算子设计

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本论文主要研究数字图像处理中的图像分割技术,以及图像的表示与描述。其广泛应用于计算机视觉,人工智能,多媒体信息处理等领域。基于数字图像处理的基本理论,我们提出了一种新颖的自动物体提取算法,并开发了一个简单且有效的形状描绘子。本文中的物体提取算法着重于从Canny边缘域中实现物体边界的自动提取。采取多级的方法,双边滤波器迭代地应用于原始图像以产生图像的多级。这些连续的级代表了图像逐渐简化的过程,即更多的细节例如纹理和噪声被逐渐移除,同时主要边缘得以保留。在每一级中,采用Canny边缘检测提取边缘,并将结果累积到一个级图中。通过对级图边缘域的分析,例如子分割单元的构造,闭合回路的获取等,即可实现物体边界的提取。本文中的形状描绘子用于对物体边界进行可靠的计算机表述,进而对图像进行语义层面的描述。通过模拟一只“蚂蚁”在物体边界上行走的过程,其每一时间有限的视域线路被累积到一个二维直方图。采用两个二维直方图来分别记录分支和拐点,以实现物体形状的准确描绘。实验结果表明本文提出的物体提取算法和形状描绘子准确性较高,可靠性较强,并优于现有的同类方法。
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