![](/images/graphics-bg.png)
Image Edge Detection Based on Gaussian Mixture Model in Nonsubsampled Contourlet Domain
المؤلفون المشاركون
المصدر
Journal of Electrical and Computer Engineering
العدد
المجلد 2016، العدد 2016 (31 ديسمبر/كانون الأول 2016)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2016-07-28
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
In order to get accurate location and continuous edges, Gaussian mixture model and local direction modulus nonmaxima suppression are used in high frequency subbands of nonsubsampled Contourlet transform.
The distribution of NSCT high frequency subbands coefficients has the “high spikes, long tail” non-Gaussian statistical characteristic.
Gaussian mixture model (GMM) is used to distinguish the linear singular signal and the nonlinear singular signal on the high frequency subbands.
Local direction modulus nonmaxima suppression is used to refine the linear singular signal.
An appropriate threshold is used to distinguish edge pixels and nonedge pixels to get binary image.
The experimental results demonstrate that the proposed method can capture more continuous edges in multiple directions and has accurate edge location.
And the edges are with great convenience for the image recognition.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Yang, Li& Xia, Chang& Juan, Chang. 2016. Image Edge Detection Based on Gaussian Mixture Model in Nonsubsampled Contourlet Domain. Journal of Electrical and Computer Engineering،Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1108434
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Yang, Li…[et al.]. Image Edge Detection Based on Gaussian Mixture Model in Nonsubsampled Contourlet Domain. Journal of Electrical and Computer Engineering No. 2016 (2016), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1108434
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Yang, Li& Xia, Chang& Juan, Chang. Image Edge Detection Based on Gaussian Mixture Model in Nonsubsampled Contourlet Domain. Journal of Electrical and Computer Engineering. 2016. Vol. 2016, no. 2016, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1108434
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1108434
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)