【摘 要】
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在离散数据处理中,边缘检测算法的应用非常广泛。针对当前边缘检测算法存在的问题,如数据量的大小、数据的几何特性、密度的集中程度、距离跨度等,提出了一种基于角度搜索和
【基金项目】
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2017年度四川省教育理科重点项目(17ZA0043),2015年度四川省教育科研项目(15ZB0366)
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在离散数据处理中,边缘检测算法的应用非常广泛。针对当前边缘检测算法存在的问题,如数据量的大小、数据的几何特性、密度的集中程度、距离跨度等,提出了一种基于角度搜索和距离判定的边缘检测算法,详细考虑了边界的多情况、凹边形和凸边形的几何特性。首先建立四个点的边界凸壳,然后采用角度判断的方法进行凸壳内缩,最后进行距离判断的二次内缩检验。该方法简洁、高效、便于理解与实现,并且可以针对各种情况的离散数据。采用乐山市城区的商业圈聚类分析数据进行测试,该离散数据体现了高密度、低密度、数据量大、距离跨度大等特点,通过实验证
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