最近Jia等 该 提出了一种自适应N维张量选举(Tensor Voting)的方法[12], 方法将图像的颜色及纹理信息转化成N维张量,然后对每一 像素在N维纹理空间中计算出一个最优的颜色值。
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首先使用尺度空间边缘(Scale Space Edges, SSE)与张量投票(Tensor Voting, TV)相结合的方法对行人图像中的显著点进行检测,并根据格式塔规则中“好的形状(Good Shape)"的原...
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Proposing an adaptive Tensor Voting combined with image texture.
基于图像纹理分析,提出了一个结合图像纹理的自适应张量投票算法。
参考来源 - 基于自适应张量投票的视觉特征结构提取研究Concerning the character segmentation issue, the method is as follows: First, the license plate location image is preprocessed using tensor voting technology. Secondly, the connected domain algorithm is introduced to segment the characters.
针对车牌字符分割问题,首先利用张量投票技术对获得的车牌图片进行预处理,然后引入基于连通域的字符分割方法进行分割,提出了相应的算法并程序实现。
参考来源 - 车牌识别系统中车牌定位与字符分割的研究·2,447,543篇论文数据,部分数据来源于NoteExpress
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