摘要
基于差分盒子维数提出了一种针对空间目标的图像分割算法。首先根据空间环境目标自然背景与空间目标人造结构的特点差异,从分形理论的相似性上对星空背景进行分析,利用像素邻域灰度方法得到目标和背景的边界。其次,在对给定阈值及该阈值下图像的差分盒维数关系进行分析的基础上,提出基于灰度方差的阈值选择方法。最后给出空间目标图像分割算法的流程,通过诸多仿真空间图像处理验证该分割算法是有效的。
基于差分盒子维数提出了一种针对空间目标的图像分割算法。首先根据空间环境目标自然背景与空间目标人造结构的特点差异,从分形理论的相似性上对星空背景进行分析,利用像素邻域灰度方法得到目标和背景的边界。其次,在对给定阈值及该阈值下图像的差分盒维数关系进行分析的基础上,提出基于灰度方差的阈值选择方法。最后给出空间目标图像分割算法的流程,通过诸多仿真空间图像处理验证该分割算法是有效的。
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第S3期359-361,383,共4页
Computer Science
基金
国家自然科学基金(60872158)资助
关键词
差分盒维数
图像分割
空间目标
Differential box counting
Image segmentation
Space target