模糊支持向量机建筑物边缘特征提取方法研究

CORC > 集美大学

	模糊支持向量机建筑物边缘特征提取方法研究
	安文 ; 吴云东 ; 张强 ; 耿利川
刊名	http://epub.edu.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=sjsj201102069&dbcode=CJFQ&dbname=CJFQ2011
	2012-06-05 ; 2012-06-05
关键词	支持向量机模糊支持向量机隶属度函数图像处理边缘检测 SVM FSVM membership function image processing edge detection TP391.41
其他题名	Building edge detection method using fuzzy SVM
中文摘要	为解决边缘点与非边缘点过渡的模糊边缘,提出了一种模糊支持向量机的边缘检测算法。该算法选用图像3 3窗口4个方向的灰度梯度、梯度幅值和梯度方向组成6维特征向量,同时选用径向机核函数对样本特征向量升维到高维空间,在高维空间中构造最优分类超平面。同时,根据归一化后的梯度幅值来确定每个样本的隶属度,最后利用模糊支持向量机实现边缘检测。实验结果表明了模糊支持向量机边缘检测方法的可行性。; According to the fuzzy edge information,a FSVM(fuzzy support vector machine) edge detection algorithm is presented.First,it calculates each point’s 3€? window of the four directions of the difference as gradient and it regards gradient value and four differences and gradient angle as edge point feature.It utilize gauss RBF kernel as kernel function.Next,it constructs fuzzy edge point’s membership function.Finally,it uses FVM to do edge detection.Experiments show that our FSVM(fuzzy support vector machine) edge detection algorithm is feasible.; 【作者单位】信息工程大学测绘学院；集美大学影像信息工程技术研究中心；集美大学理学院；【作者英文名】AN Wen1,WU Yun-dong2,3+,ZHANG Qiang1,GENG Li-chuan2,3(1.Institute of Surveying and Mapping,Information Engineering University,Zhengzhou 450052,China; 2.Research Centre of Image Information Engineering,Jimei University,Xiamen 361021,China; 3.School of
语种	中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.calis.edu.cn/hdl/235041/15683]
专题	集美大学
推荐引用方式 GB/T 7714	安文,吴云东,张强,等. 模糊支持向量机建筑物边缘特征提取方法研究[J]. http://epub.edu.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=sjsj201102069&dbcode=CJFQ&dbname=CJFQ2011,2012, 2012.
APA	安文,吴云东,张强,&耿利川.(2012).模糊支持向量机建筑物边缘特征提取方法研究.http://epub.edu.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=sjsj201102069&dbcode=CJFQ&dbname=CJFQ2011.
MLA	安文,et al."模糊支持向量机建筑物边缘特征提取方法研究".http://epub.edu.cnki.net/grid2008/brief/detailj.aspx?filename=sjsj201102069&dbcode=CJFQ&dbname=CJFQ2011 (2012).