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基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法

放大字体  缩小字体 更新日期:2018-11-26  浏览次数:3
摘 要:针对传统边缘检测方法对噪声敏感的问题,提出了一种基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法,建立了统一的图像特征表达模型.首先结合其它边缘检测方法进行采样并将采样结果投影到特征空间,然后将核主成分分析
  • 【题 名】基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法
  • 【作 者】林正春 王知衍
  • 【机 构】华南理工大学计算机科学与工程学院 广东广州510006
  • 【刊 名】《华南理工大学学报:自然科学版》2009年 第1期 59-63页 共5页
  • 【关键词】边缘检测 核主成分分析 子空间分类 特征空间 样本选择
  • 【文 摘】针对传统边缘检测方法对噪声敏感的问题,提出了一种基于核主成分分析和子空间分类的边缘检测方法,建立了统一的图像特征表达模型.首先结合其它边缘检测方法进行采样并将采样结果投影到特征空间,然后将核主成分分析得到的特征向量组成特征空间的一个子空间,最后将子空间分类法推广到特征空间来对数据进行分类.实验结果表明,该方法增强了对噪声的鲁棒性,能适应小样本训练,其边缘检测效果明显优于经典算子、主成分分析和非线性主成分分析方法.
 
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  • (1) 边缘检测,核主成分分析,子空间分类,特征空间,样本选择
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