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将信号分成多个区域,给予“0”,“1”新的定义,计算不同尺度下的复杂性而不增加符号数目.对文字图像和照片的分析显示,随着尺度的减小,照片复杂性增大的幅度大于文字.该结果说明:不同尺度下复杂性的差异可以作为图像分类的新方法或者作为现有分类器的特征.
利用不同尺度下复杂性的差异区分文字和照片
【摘 要】
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将信号分成多个区域,给予“0”,“1”新的定义,计算不同尺度下的复杂性而不增加符号数目.对文字图像和照片的分析显示,随着尺度的减小,照片复杂性增大的幅度大于文字.该结果说明:不同尺度下复杂性的差异可以作为图像分类的新方法或者作为现有分类器的特征.
【机 构】
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浙江大学生物医学工程系,浙江大学生物医学工程系
【出 处】
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计算机辅助设计与图形学学报
【发表日期】
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2005年08期
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