【摘 要】
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采用分区梯度模糊检测方法可以解决梯度边缘检测和模糊边缘检测方法在滤除背景时缺失前景要素的现象。利用提出的最优分量分色法,可以成功分离提取出前景要素;而在对提取出的线性要素进行细化时,提出了一种基于梯度特性的细化方法,得到的要素能很好地体现线性信息;采用现有的数学形态学方法对得到的细化要素进行后处理,最后得到了能够清晰表示要素特征的地图前景要素像素。
【机 构】
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重庆大学计算机学院,重庆大学电气工程博士后流动站,福建省福州市武警总队
【基金项目】
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国家教育部留学回国人员启动基金资助项目（教外司留[2007]1108,10）,中国博士后科学基金资助项目（20070420711）
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采用分区梯度模糊检测方法可以解决梯度边缘检测和模糊边缘检测方法在滤除背景时缺失前景要素的现象。利用提出的最优分量分色法,可以成功分离提取出前景要素;而在对提取出的线性要素进行细化时,提出了一种基于梯度特性的细化方法,得到的要素能很好地体现线性信息;采用现有的数学形态学方法对得到的细化要素进行后处理,最后得到了能够清晰表示要素特征的地图前景要素像素。
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