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摘要
针对森林背景与烟雾的分形纹理结构的不同特性,提出了改进差分盒维数的烟雾分割方法。首先,在已有的差分盒维数算法基础上,扩大子窗口的选择范围,计算每个像素的分形维数值并分析得到的其分形特征数据;然后,选择合适的阈值对像素进行分类,筛选出符合烟雾特征的像素,从而实现烟与森林背景的分割;最后,应用形态学中膨胀算法进行连通处理。实验结果证明,基于改进的差分盒维数方法对以树木为背景的烟雾图像具有较好的分割效果。
- 出版日期2013
- 单位中国科学院大学; 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
针对森林背景与烟雾的分形纹理结构的不同特性,提出了改进差分盒维数的烟雾分割方法。首先,在已有的差分盒维数算法基础上,扩大子窗口的选择范围,计算每个像素的分形维数值并分析得到的其分形特征数据;然后,选择合适的阈值对像素进行分类,筛选出符合烟雾特征的像素,从而实现烟与森林背景的分割;最后,应用形态学中膨胀算法进行连通处理。实验结果证明,基于改进的差分盒维数方法对以树木为背景的烟雾图像具有较好的分割效果。
