多方法的图象分割和识别

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论文主要做了以下几方面的工作:(一)如果图象灰度值是真实值和噪声的和,该文使用马氏距离,可以得出在该判别法下的分割曲线一条二次曲线;(二)定义了梯度-灰度矩阵的概念,它将梯度信息和灰度信息同时融入一个二阶的矩阵中.(三)使用图象处理方法识别表面粗糙度等级.(四)推广了一种利用熵分割纹理、非纹理图象的方法.(五)进一步研究了多种方法和多模型集成的框架,实现了两种图像分割方法和室内目标自动识别、跟踪.
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