【摘 要】
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本文提出了一种多特征盒计数图像子块的道路图像高-低精度变换方法,针对道路图像检测的特点,着重感兴趣区域的细节特征,首先判断的图像子块灰度的分布,根据灰度分布判断图像
【机 构】
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西安理工大学信息技术与装备工程学院
【基金项目】
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西安市科技局2017高校院所人才服务企业工程(2017080CG/RC043(XALG018))
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本文提出了一种多特征盒计数图像子块的道路图像高-低精度变换方法,针对道路图像检测的特点,着重感兴趣区域的细节特征,首先判断的图像子块灰度的分布,根据灰度分布判断图像子块的特征,最终将不同大小的图像子块按照其特征进行加权平均,代替原图像的像素点。实验证明,本文提出的图像算法克服了现有算法的不足,有效的减少图像信息,并能准确的提取出目标,抗干扰性强,具有一定的实际工程意义。
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