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基于图象结构的门限自动选择及目标提取

王秋让  赵荣椿  
【摘要】:在识别复杂环境中的目标时,门限自动选择和可能目标提取是两个非常重要的预处理步骤。门限选择通常采用基于灰度直方图的统计方法,而从门限化的二值图象中提取可能目标则经常采用基于结构的方法。长期以来,人们将这两个步骤独立开夹,使二者之间基本上无任何联系。本文将拓扑稳态门限选择的思想引入目标提取过程,并提出了同时适于门限选择和目标提取的数据结构和算法,从而将二者很好地统一起来,大大节省了模式识别过程中预处理阶段的开销。而且采用这种数据结构使得目标提取结束时的数据组织形式极适于下一阶段的识别之用,为下一阶段的工作提供了方便。

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