摘要：数字图像中目标对象的周长是一个十分重要的目标形态特征,二维图像中的目标周长估算在图像特征提 取、目标识别等方面具有十分重要的作用.目前已有的估算方法对二维灰度图像目标边界模糊和图像含噪声估算 精确度不高,针对这-现状,结合图像森林变换（IFT）,提出基于IF T的改进的目标周长估算方法.利用IF T方法优 化图像目标厚度边界信息来估算灰度图像的边界周长,从而提高周长估计的精确性和鲁棒性.为了获得图像目标 的标准周长,实验采用人工合成的图像.对具有不同边界厚度的目标、含噪的图像的目标进行周长估算实验.提出 的改进算法在图像目标边界模糊和含噪声情况下所得的结果均具有较高的精确度.提出的改进的灰度周长估算方 法,在模糊图像与含噪图像的处理中具有更好的适应性和稳定性.
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关键词：特征提取 周长估计 ift 模糊边界 含噪图像 灰度边界 边界厚度
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