基于高阶统计特征及形态学的图像奇异点分割和检测

来源 :吉林大学学报(信息科学版) | 被引量 : 5次 | 上传用户:dd1246
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给出了这类图像的一种图像模型,并在此基础上,提出了一种新的分割和检测奇异点的方案。该方案对原图像进行非分除小波变换,以得到带通图像,使得带通图像上的奇异点得到增强,同时背景和噪声得到抑制。将所得到的带通图像分割成互相重叠的方形区域,通过计算每个区域的扭曲度(Skerness)和峭度(Kurtosis)特征来判断该区域分布的非对称性和拖尾程度,并将具有较高值的区域标记为感兴趣区域ROI(Regions Of Interest)。在ROI中,如果能量特征超过某一给定阀值,则被视为准奇异点,形成二值图像。
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