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论文研究-各向异性滤波算法在地震
曲率属性
中的应用.pdf
在
曲率属性
计算之前需要对图像进行去噪预处理, 传统的图像滤波方法在去除噪声的同时会破坏边缘、线条、纹理等图像特征, 而基于偏微分方程的P-M模型在平滑过程中会出现块效应。针对这些问题, 提出了一种基于张量扩散的各向异性滤波的预处理方法。通过定义散布矩阵来获得丰富的图像局部结构信息, 然后利用这些结构来控制扩散过程, 以便实现图像的更好滤波。理论分析和实验结果表明, 相较于一些常规的图像滤波算法, 各向异性滤波得到的
曲率属性
效果更清晰、质量更高。
2023-01-20 10:52:01
699KB
曲率属性
P-M模型
张量扩散
各向异性滤波
散布矩阵
1
基于全局和局部
曲率属性
的角点检测器:强大的角点检测器适用于灰度图像以及平面曲线。-matlab开发
CORNER 按以下步骤工作: 1. 将 Canny 边缘检测器应用于灰度图像并获得二值边缘图。 2. 从边缘图中提取边缘轮廓,填充轮廓中的空隙。 3.为每个轮廓以低比例计算曲率,以保留所有真实角。将所有曲率局部最大值视为初始角候选。 4. 使用自适应局部阈值比较初始角候选以去除圆角。 5. 评估角候选的角度以消除由于量化噪声和琐碎细节引起的任何假角。 上述评估基于动态支持区域,该区域根据其相邻角候选而变化。 6. 轮廓的端点用附加标准来考虑。 算法来源于: XC He 和 NHC Yung,“具有自适应阈值和动态支持区域的曲率尺度空间角检测器”,第 17 届模式识别国际会议论文集,2:791-794,2004 年 8 月。 上述改进算法已发表于: XC He 和 NHC Yung,“基于全局和局部曲率特性的角点检测器”,光学工程,47(5),pp:057008,2008。(本文包含
2021-11-08 15:05:51
59KB
matlab
1
地震资料
曲率属性
计算
本代码给出了一种以曲面拟合为基础的地震面
曲率属性
计算方法
2021-08-18 23:06:00
6KB
面曲率计算
1
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