基于视觉特征信息量度量的高斯尺度参数自适应算法

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为了避免计算过于复杂或因丢弃过多关键信息而造成失真过大的问题,在高斯尺度空间的构造中应正确选用尺度参数,以使图像信息的变化呈现均匀的特点。目前,许多高斯尺度空间应用中采用的层之间的尺度参数关系并不明确,使得分层效果不理想。本文基于视觉特征模型,提出一种自适应高斯尺度参数的算法,并通过对SAR图像降噪处理对比试验验证了它的有效性,从而为图像的高层次处理如目标识别等提供了信息量稳定变化的尺度空间。
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