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一种加权的多重分形特征提取算法
引用本文:谢雅婷,梁光明,石跃祥,柳佳雯,丁建文.一种加权的多重分形特征提取算法[J].计算机工程与应用,2013(4):206-208.
作者姓名:谢雅婷  梁光明  石跃祥  柳佳雯  丁建文
作者单位:1. 湘潭大学 信息工程学院,湖南 湘潭 411105
2. 国防科技大学 电子科学与工程学院,长沙 410075
3. 长沙爱威科技,长沙 410013
基金项目:湖南省自然科学基金(No.07JJ6115);智能制造湖南省高校重点实验室(No.2009IM06)
摘    要:为解决多重分形维数不能够很好地反映图像强度信息和对图像尺度有强依赖的问题,在研究q 阶广义维数D(q)基础上,提出两种改进方法.通过分析影响生长概率的因子,提出一种结合强度信息的加权子数计算方法,提出一种基于网格强度与均值的二维分形维数计算方法.实验表明改进的多重分形算法提了特征区分度,计算特征更加鲁棒和有效,将改进方法用于血细胞识别系统,改善了白细胞分类准确性.

关 键 词:特征提取  多重分形  网格  生长概率

Weighted multi-fractal algorithm for feature extraction
XIE Yating,LIANG Guangming,SHI Yuexiang,LIU Jiawen,DING Jianwen.Weighted multi-fractal algorithm for feature extraction[J].Computer Engineering and Applications,2013(4):206-208.
Authors:XIE Yating  LIANG Guangming  SHI Yuexiang  LIU Jiawen  DING Jianwen
Affiliation:1.College of Informationr Engineering, Xiangtan University, Xiangtan, Hunan 411105, China 2.College of Electronic Science and Engineering, National University of Defense Technology, Changsha 410075, China 3.Ai Wei Technology of Changsha, Changsha 410013, China
Abstract:
Keywords:feature extraction  malti-fractal  gride  growth proability
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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