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针对复杂边缘错综交织而不易分割的问题，提出了特征尺度自动选择边缘分割方法.该方法通过定义相邻两层离散尺度空间中边缘点最大偏移量，以及分析极值路径的4种演化方式，得到具有实际意义的边缘点特征尺度.根据边缘线尺度直方图和尺度空间边缘连通性，对交织的边缘进行剥离和合并，得到分割的结果.通过在多幅测试图片上的实验表明，根据尺度范围获得的边缘多尺度表达层次清晰分明，并且按照显著性提取的显著边缘较少出现细碎旁枝与实际显著边缘能较好地吻合，证明提出的边缘分割方法切实有效.
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为了提高复杂环境下轮廓跟踪的鲁棒性,提出了一种基于内侧轮廓模型的粒子滤波轮廓跟踪算法.① 在轮廓采样点的法线上利用Canny算子得到轮廓法线方向的梯度信息;② 用该法线的内侧部分构建局部颜色信息,并使之与梯度信息结合,形成一个新的一维法线观测似然;③ 用所有内侧法线构建一幅全局内侧颜色直方图;④ 将梯度信息、局部颜色信息和全局颜色信息3种特征进行有效融合,形成一个新的多特征融合观测模型.实验结果表明,在复杂环境下,该算法能够较好地实现对复杂的非封闭轮廓的鲁棒跟踪. 相似文献
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