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J-GLOBAL ID：201302282713829498   整理番号：13A1666286

海中画像端部検出のためのBi次元経験的モード分解アルゴリズム

Bi-dimensional empirical mode decomposition algorithm for underwater image edge detecting

著者 (3件)： Liu Bo (State Key Lab. of Structural Analysis for Industrial Equipment,School of Naval Architecture and Ocean ...) ,  Lin Yan (State Key Lab. of Structural Analysis for Industrial Equipment,School of Naval Architecture and Ocean ...) ,  Wang Yunlong (School of Naval Architecture and Ocean Engineering,Dalian Univ. of Technol., Liaoning, Dalian)
資料名： Harbin Gongye Daxue Xuebao  (Harbin Gongye Daxue Xuebao)
巻： 45  号： 2  ページ： 117-122  発行年： 2013年 
JST資料番号： W1450A  ISSN： 0367-6234  CODEN： HPKYAY  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 海中画像端部検出が双次元の経験的モード分解(BEMD)アルゴリズムを使用して実行する個人の経験によって,限界が大いに影響する問題を解決するために,特性(ROC)曲線を操作するBEMDおよびレシーバーを併用する新規な方法を本論文で示した。最初に,いくつかの固有のモード機能(IMF)および残差に海中画像を分析するために,BEMDアルゴリズムを使用した。次に,いくつかのIMFイメージはCanny検出器因子の組合せを使用して計算して,画像2値化結果はそれゆえに作り出した。理想BEMD端部特徴抽出地図は,ROC解析によって最適化する対応限界を使用して推定した。実験結果は,提案したアルゴリズムが検出限界の手動式設定によって引き起こす処理誤差を避けることが可能であることを示して,適応的にセットにおいて,画像は検出限界を特徴とした。提案した方法は,用例を画像処理する水中によって正確さおよび効果であることを証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： 海中 ,  画像 ,  検出 ,  周波数解析 ,  *アルゴリズム ,  画像処理 ,  検出限界 ,  特性曲線
準シソーラス用語： 経験的モード分解 ,  ROC解析

分類 (1件)： 計算理論  (JB02000A)

タイトルに関連する用語 (5件)： 海中 ,  Bi ,  次元 ,  経験的モード分解 ,  アルゴリズム