針對當前植物景觀三維圖像表面點自相似性系數(shù)較低,邊緣銳化效果較差的問題,提出基于色調(diào)映射和顏色特征分解的植物景觀三維圖像邊緣銳化方法.采用稀疏線性組合方法進行植物景觀三維圖像的邊緣輪廓特征分解,提取植物景觀三維圖像的邊緣分塊特征量;根據(jù)植物景觀的表面點、細節(jié)區(qū)域進行植物景觀圖像超分辨率重構和模板匹配,重建植物景觀圖像的整體直方圖分布模型,采用色調(diào)映射和顏色特征分解方法,獲得植物景觀三維圖像邊緣銳化表面點自相似性系數(shù).仿真結果表明,該方法獲得的自相似性系數(shù)較高. 

【文章來源】：沈陽工業(yè)大學學報. 2020,42(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 圖像稀疏表示模型和輪廓檢測
    1.1 三維圖像的稀疏表示模型
    1.2 邊緣輪廓特征分解
2 三維圖像邊緣銳化處理
    2.1 色調(diào)映射和顏色特征分解
    2.2 邊緣銳化表面點自相似性
3 仿真實驗與結果分析
4 結論


【參考文獻】：
期刊論文
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[3]關于三維城市景觀實體準確測量優(yōu)化建模仿真[J]. 張寶平,黃慶豐.  計算機仿真. 2018(05)
[4]基于三維視覺的海洋生物區(qū)域種類識別仿真[J]. 張珊,朱宇鵬.  計算機仿真. 2018(05)
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本文編號：3038915