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自适应三维形变模型结合流形分析的人脸识别方法 被引量:2
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作者 王渐韬 赵丽 齐兴斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第S1期232-235,239,共5页
为了在人脸姿态和表情归一化后减少人脸外观的信息损失,提出自适应三维形变模型(3DMM)结合流形分析的人脸识别方法。首先,描述人脸姿态变换引起的2D和3D坐标的不对应性,提出自适应3DMM拟合方法;然后,通过三维变换来保留尽可能多的身份信... 为了在人脸姿态和表情归一化后减少人脸外观的信息损失,提出自适应三维形变模型(3DMM)结合流形分析的人脸识别方法。首先,描述人脸姿态变换引起的2D和3D坐标的不对应性,提出自适应3DMM拟合方法;然后,通过三维变换来保留尽可能多的身份信息,将整个图像网格化映射成3D对象,姿态和表情的归一化保证了变换的稳定;最后,利用多流形判别分析计算流形与流形之间的距离,并利用最近邻分类器完成识别。在Multi-PIE,LFW以及自己采集的数据库上的实验验证了所提方法的有效性,在3个数据库上的识别率分别高达99.8%,95.25%,98.62%。所提方法显著改善了人脸识别性能,在约束和无约束环境下均优于其他几种较新的识别方法。 展开更多
关键词 人脸识别 自适应 三维形变模型 多流形判别分析 不可见区域 最近邻分类器
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基于改进三维形变模型的三维人脸重建和密集人脸对齐方法 被引量:1
2
作者 周健 黄章进 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第11期3306-3313,共8页
针对现在广泛使用的三维形变模型表达能力不够,导致重建出的三维人脸模型泛化性能不佳的问题,提出了一种在姿态、表情和光照未知的条件下的基于单张人脸图片的三维人脸重建和密集人脸对齐的新方法。首先,通过卷积神经网络对现有的三维... 针对现在广泛使用的三维形变模型表达能力不够,导致重建出的三维人脸模型泛化性能不佳的问题,提出了一种在姿态、表情和光照未知的条件下的基于单张人脸图片的三维人脸重建和密集人脸对齐的新方法。首先,通过卷积神经网络对现有的三维形变模型进行改进,以提高三维人脸模型的表达能力;然后,基于人脸光滑性和图像相似性,在特征点和像素层面提出新的损失函数,并使用弱监督学习训练卷积神经网络模型;最后,通过训练出的网络模型进行三维人脸重建和密集人脸对齐。实验结果表明,对于三维人脸重建任务,所提模型在AFLW2000-3D上实现了2.25的归一化平均误差;对于密集人脸对齐任务,所提模型在AFLW2000-3D和AFLW-LFPA上分别实现了3.80和3.34的归一化平均误差。与原始使用三维形变模型的方法相比,所提模型在三维人脸重建和密集人脸对齐上的归一化平均误差分别降低了7.4%和7.8%。针对不同光照环境以及角度的人脸图片,该网络模型的重建准确,鲁棒性好,且具有较高的三维人脸重建和密集人脸对齐质量。 展开更多
关键词 三维人脸重建 密集人脸对齐 三维形变模型 弱监督学习 卷积神经网络
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基于三维形变模型的人脸姿势表情校正 被引量:5
3
作者 王钱庆 张惊雷 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期263-269,共7页
针对目前人脸姿势校正鲁棒性差和计算复杂等问题,提出一种新的人脸姿态表情校正方法。首先,通过Fast-SIC算法来改进AAM模型以实现人脸对齐,该算法在不同光照、不同表情、不同姿势及不同遮挡的情况下均具有良好的对齐效果。然后,在人脸... 针对目前人脸姿势校正鲁棒性差和计算复杂等问题,提出一种新的人脸姿态表情校正方法。首先,通过Fast-SIC算法来改进AAM模型以实现人脸对齐,该算法在不同光照、不同表情、不同姿势及不同遮挡的情况下均具有良好的对齐效果。然后,在人脸对齐的基础上进行人脸三维重建。文中提出了BFM-3DMM模型,其在原始3DMM模型的基础上添加了表情参数。但是,经过BFM-3DMM模型校正后的人脸仍然不够平滑,利用SFS算法不会受到原始统计模型约束的特点,对BFM-3DMM模型校正后的二维人脸进行再校正。在AFLW和LFPW数据库及自测人脸数据库上进行了相关实验,结果证明,校正后的二维人脸更加平滑且具有高保真度,还能够保留图像背景等信息。 展开更多
关键词 人脸三维重建 主动表观模型 三维形变模型 从阴影恢复形状法
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基于形变模型的多角度三维人脸实时重建 被引量:5
4
作者 陈国军 曹岳 +1 位作者 杨静 裴利强 《图学学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期659-664,共6页
采用人脸特征点调整三维形变模型的方法应用于面部三维重建,但模型形变的计算往往会产生误差,且耗时较长。因此运用人脸二维特征点对通用三维形变模型的拟合方法进行改进,提出了一种视频流的多角度实时三维人脸重建方法。首先利用带有... 采用人脸特征点调整三维形变模型的方法应用于面部三维重建,但模型形变的计算往往会产生误差,且耗时较长。因此运用人脸二维特征点对通用三维形变模型的拟合方法进行改进,提出了一种视频流的多角度实时三维人脸重建方法。首先利用带有三层卷积网络的CLNF算法识别二维特征点,并跟踪特征点位置;然后由五官特征点位置估计头部姿态,更新模型的表情系数,其结果再作用于PCA形状系数,促使当前三维模型发生形变;最后采用ISOMAP算法提取网格纹理信息,进行纹理融合形成特定人脸模型。实验结果表明,该方法在人脸重建过程中具有更好的实时性能,且精确度有所提高。 展开更多
关键词 三维形变模型 特征点提取 表情系数 PCA形状系数 纹理融合
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基于形变模型和随机照片集的人脸三维重建 被引量:1
5
作者 周敏 叶钧 杨祥 《控制工程》 CSCD 北大核心 2021年第7期1460-1465,共6页
目前三维人脸重建方法很难得到人脸细节,较难适应于随机照片集,针对此问题,提出一种可以适应于无约束照片集的人脸重建方法。首先,通过联合特征点,采用三维形变模型(3DMM)来生成个性化样本,在联合朗勃照片渲染公式中解决了光度立体;然后... 目前三维人脸重建方法很难得到人脸细节,较难适应于随机照片集,针对此问题,提出一种可以适应于无约束照片集的人脸重建方法。首先,通过联合特征点,采用三维形变模型(3DMM)来生成个性化样本,在联合朗勃照片渲染公式中解决了光度立体;然后,提出一种关联性测量来权重人脸各个部分的影响,在法线估计和表面重建中交替进行由粗到精的处理,得到人脸三维模型。实验使用合成数据和真实数据集进行性能测试。结果表明,所提方法可以重建详细的个人三维人脸模型,模型精度比其他方法更加精确;并在一定程度上提高了计算效率,可适用于无约束的照片集。 展开更多
关键词 人脸三维重建 随机照片集 个性化样本 三维形变模型 表面重建
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基于单幅图像形状特征的三维漫画人脸重建
6
作者 孙刘杰 王佳耀 王文举 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第1期282-290,共9页
针对单幅图像的三维漫画人脸重建存在地标检测准确性差和生成模型还原高频细节能力低的问题,提出了一种多尺度特征融合与高频信息映射的两阶段方法。在第一阶段中,多尺度通道融合地标检测器用于提高检测的准确性。其中多尺度特征由HRNe... 针对单幅图像的三维漫画人脸重建存在地标检测准确性差和生成模型还原高频细节能力低的问题,提出了一种多尺度特征融合与高频信息映射的两阶段方法。在第一阶段中,多尺度通道融合地标检测器用于提高检测的准确性。其中多尺度特征由HRNet产生;由通道注意力和Swin Transformer构成的注意力层用于多尺度通道融合特征提取;为了提高生成地标的精度,损失函数由地标损失和热图损失两部分构成。在第二阶段中,傅里叶特征共享层变形网络使生成的三维漫画人脸具有更丰富的高频形状细节。其中傅里叶特征映射提取高维特征,使网络学习更多形状的高频信息;共享层超网络加快了网络的收敛和重建速度。该方法应用于CaricatureFace和3DCaricShop数据集。实验结果表明,该方法中的地标检测器的平均检测误差减少了4.4%;变形网络在形状重建上的均方误差减少了26%,并且平均重建时间减少了18%;最终重建出的三维漫画人脸具有夸张的形状和自然的细节。 展开更多
关键词 地标检测 三维漫画人脸 人脸重建 三维形变模型 深度学习 自解码器
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结合图卷积网络的弱监督三维人脸重建方法
7
作者 常高祥 刘大明 +2 位作者 陈宗民 李冉冉 梁登玉 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第1期197-204,共8页
针对目前深度学习方法在三维人脸重建任务中存在的训练数据不足、重建纹理不够真实等问题,提出一种弱监督混合模型。利用单幅二维人脸图像,通过密集连接卷积网络(DenseNet)回归人脸三维形变模型(3DMM)系数,结合不同层级的特征差异作为... 针对目前深度学习方法在三维人脸重建任务中存在的训练数据不足、重建纹理不够真实等问题,提出一种弱监督混合模型。利用单幅二维人脸图像,通过密集连接卷积网络(DenseNet)回归人脸三维形变模型(3DMM)系数,结合不同层级的特征差异作为弱监督信号,进而提高模型泛化能力。在此基础上使用图卷积网络(GCN)提取输入图像的面部细节特征来优化重建纹理。实验结果表明,该方法可以在无训练标签的数据下重建出精细的人脸三维模型,在归一化平均误差等指标上优于现有方法。 展开更多
关键词 三维人脸重建 弱监督 密集连接卷积网络 三维形变模型 图卷积网络
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改进多层级特征损失及全局注意力的三维人脸重建算法
8
作者 何亚岚 魏国亮 武俊珂 《上海理工大学学报》 北大核心 2025年第1期89-99,共11页
针对人脸重建算法在细节重建能力、精度以及遮挡影响方面存在的不足,提出一种改进多层级特征损失及全局注意力的三维人脸重建算法。在输入层添加人脸关键点与遮罩的面部先验信息,引导模型关注人脸的重要区域;设计了全局感知金字塔注意... 针对人脸重建算法在细节重建能力、精度以及遮挡影响方面存在的不足,提出一种改进多层级特征损失及全局注意力的三维人脸重建算法。在输入层添加人脸关键点与遮罩的面部先验信息,引导模型关注人脸的重要区域;设计了全局感知金字塔注意力模块,增强模型对重要特征的关注程度,同时充分融合不同层级的特征信息;提出人脸掩膜一致性损失与结构一致性损失,并设计多层级特征损失对模型进行训练优化,提升算法对遮挡情况的重建稳健性,并使输入图像与重建结果在结构上更趋近于一致,丰富模型的特征表示。实验结果表明,重建出的人脸模型具有更多的细节特征,显著增强了遮挡情况下的面部细节重建效果,大幅提高了现有方法的重建精度与鲁棒性能。 展开更多
关键词 三维人脸重建 深度学习 人脸建模 三维形变模型
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基于深度三维形变的单张3D人脸重建算法
9
作者 杜召彬 崔霄 《南京信息工程大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第5期559-565,共7页
三维形变模型(3DMM)作为人脸重建的重要方式,在3D建模、图像合成等领域有着广泛的应用.由于受训练数据类型、数量以及主成分等因素影响,3DMM存在过约束的现象,不能提供足够的灵活性来表示高频变形.本文将三维形变模型嵌入到深度神经网络... 三维形变模型(3DMM)作为人脸重建的重要方式,在3D建模、图像合成等领域有着广泛的应用.由于受训练数据类型、数量以及主成分等因素影响,3DMM存在过约束的现象,不能提供足够的灵活性来表示高频变形.本文将三维形变模型嵌入到深度神经网络中,为提升3D人脸重建的表示能力提供了新的思路.为了提升网络学习效率,本文构设了一种双通路神经网络,实现了在全局路径和局部路径之间的平衡.通过在学习目标和网络结构两方面改进非线性3DMM,提出了一种比线性或以往的非线性模型更能捕捉到更高层次细节的模型.算法对比与仿真实验表明,本文算法在3D人脸重建上的归一化平均误差更低,所生成的3D人脸模型鲁棒性好、重构准确,实现了较好的3D人脸重建性能. 展开更多
关键词 3D人脸重建 三维形变模型 深度神经网络 损失函数
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利用网格卷积特征的三维形变目标分类 被引量:1
10
作者 史聪伟 赵杰煜 陈瑜 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第4期648-653,共6页
三维目标的形状变化给目标识别带来很大挑战,同时三维网格模型的不规则数据结构难以直接应用卷积运算提取三维目标特征.对此,本文提出了一种高效的三维形变目标的网格卷积特征表示方法,准确提取形状信息并进行分类.首先通过网格卷积运... 三维目标的形状变化给目标识别带来很大挑战,同时三维网格模型的不规则数据结构难以直接应用卷积运算提取三维目标特征.对此,本文提出了一种高效的三维形变目标的网格卷积特征表示方法,准确提取形状信息并进行分类.首先通过网格卷积运算获得形变目标中典型局部曲面形状分布,其次通过马尔科夫链对曲面形状的空间共现关系建模,从而形成三维模型的全局特征描述,最后采用支持向量机实现形变目标分类.该方法将连续多项式函数作为卷积模板,实现针对不规则数据结构的网格卷积运算,并且给出了卷积模板参数的无监督学习方法.在标准非刚性三维模型数据集SHREC10与SHREC15上的实验结果表明本文方法能有效提取三维网格模型的形状信息,分类准确率分别达到了92.88%与96.54%. 展开更多
关键词 三维形变模型 网格卷积 三维形状特征 支持向量机
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图像驱动的三维人脸自动生成与编辑算法 被引量:8
11
作者 毛爱华 司徒亨哥 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期17-25,共9页
针对图像驱动的三维人脸建模这个计算机图形学中的研究热点问题,提出一种采用三维人脸形变模型的三维人脸自动生成与编辑算法.首先建立三维人脸形变模型,由三维人脸数据库统计学习得到线性混合人脸模型,用一个低维的参数向量来描述一个... 针对图像驱动的三维人脸建模这个计算机图形学中的研究热点问题,提出一种采用三维人脸形变模型的三维人脸自动生成与编辑算法.首先建立三维人脸形变模型,由三维人脸数据库统计学习得到线性混合人脸模型,用一个低维的参数向量来描述一个人脸;然后通过人脸检测、人脸对齐、边缘提取等方法从人脸图像中提取人脸的特征,根据这些特征实现三维人脸形变模型与图像的匹配,重建出与图像对应的三维人脸模型;最后,通过改变参数向量的值实现人脸的编辑.对5个输入人脸照片进行了三维人脸模型重建和编辑并且将重建的人脸模型和真实人脸模型进行了对比,实验结果表明,该算法可实现真实化的人脸重建效果. 展开更多
关键词 三维人脸重建 三维人脸编辑 三维形变模型 人脸检测 人脸对齐
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从视频中恢复三维人脸的实时方法 被引量:1
12
作者 孙正兴 姚伟 《智能系统学报》 2009年第5期427-432,共6页
三维人脸恢复是视觉交互的一个难点问题,提出了一种从视频中实时恢复三维人脸的新方法.该方法利用主动形状模型进行人脸特征点提取和跟踪,确保了三维形状恢复和特征跟踪的有效性和一致性;采用非刚体形状和运动估计方法构建三维形变基,... 三维人脸恢复是视觉交互的一个难点问题,提出了一种从视频中实时恢复三维人脸的新方法.该方法利用主动形状模型进行人脸特征点提取和跟踪,确保了三维形状恢复和特征跟踪的有效性和一致性;采用非刚体形状和运动估计方法构建三维形变基,有效地适应人脸形状变化的多样性;采用非线性优化算法估算人脸姿态和三维形变基参数,实现了三维人脸形状和姿态的实时恢复.实验结果表明,该方法不仅能从视频中实时恢复三维人脸模型,而且可有效跟踪人脸各种姿态的变化. 展开更多
关键词 视觉交互 三维人脸 人脸姿态 主动形状模型 非刚体运动恢复 三维形变模型
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基于聚类建模的三维人脸识别技术研究 被引量:5
13
作者 魏衍君 杨明莉 《陕西科技大学学报(自然科学版)》 2012年第2期77-81,共5页
由于信息采集困难、环境条件约束、实现方式和手段不足等原因,三维人脸识别技术还很不成熟.为此提出将聚类技术应用到三维人脸建模过程中来提高建模的效果和效率.首先定义了三维人脸相似性,提出了圆锥曲线相似性定义方法.其次基于三维... 由于信息采集困难、环境条件约束、实现方式和手段不足等原因,三维人脸识别技术还很不成熟.为此提出将聚类技术应用到三维人脸建模过程中来提高建模的效果和效率.首先定义了三维人脸相似性,提出了圆锥曲线相似性定义方法.其次基于三维人脸聚类建模提出了人脸识别系统的新框架,设计了与新系统对应的识别策略.实验证明,基于聚类建模的人脸识别系统在进行人脸识别时所用的时间远远少于采用传统形变模型的方法所用的时间,而且对人脸样本的数量不敏感. 展开更多
关键词 三维形变模型 人脸聚类 人脸建模 人脸识别
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基于卷积神经网络的单幅图像三维人脸重建 被引量:4
14
作者 王育坚 李深圳 +1 位作者 韩静园 谭卫雄 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第6期52-56,共5页
利用单幅二维图像进行三维人脸重建是图像处理研究领域的热点问题。受深度卷积神经网络(CNN)和三维形变模型(3DMM)的启发,提出一种采用CNN回归3DMM形状和表情参数的方法,进行三维人脸重建。在CNN模型VGG-16的基础上设计一种VGG-BN的改... 利用单幅二维图像进行三维人脸重建是图像处理研究领域的热点问题。受深度卷积神经网络(CNN)和三维形变模型(3DMM)的启发,提出一种采用CNN回归3DMM形状和表情参数的方法,进行三维人脸重建。在CNN模型VGG-16的基础上设计一种VGG-BN的改进网络模型,通过在每个卷积层后加入批归一化层,优化网络模型性能;并采用迁移学习方法,将预训练模型引入到VGG-BN网络的训练中。将改进的网络模型在300W-LP数据集上训练,在AFLW2000-3D数据集上测试,并和现有方法进行了对比分析。实验结果表明:改进的网络模型在人脸重建的准确性和泛化性方面都有一定的改善,重建人脸的形状和表情效果较好。 展开更多
关键词 三维人脸重建 三维形变模型(3DMM) 卷积神经网络(CNN) 单幅图像
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基于弱监督学习的细节三维人脸重建 被引量:3
15
作者 申冲 刘川 +4 位作者 张满囤 权子洋 师子奇 史京珊 郭竹砚 《燕山大学学报》 CAS 北大核心 2023年第2期144-151,163,共9页
人脸细节特征(如皱纹、沟壑等)在表达情感信息和提高模型真实感上起着重要作用,然而目前大多数细节重建算法忽略了人脸细节的复杂特性,以单一方法提取细节,无法兼顾细节重建质量和鲁棒性。为此,本文提出了一个基于弱监督学习的重建算法... 人脸细节特征(如皱纹、沟壑等)在表达情感信息和提高模型真实感上起着重要作用,然而目前大多数细节重建算法忽略了人脸细节的复杂特性,以单一方法提取细节,无法兼顾细节重建质量和鲁棒性。为此,本文提出了一个基于弱监督学习的重建算法,使用基于三维人脸形变模型的粗略模型和UV空间的位移贴图来表示细节人脸。为提升网络的细节提取能力,在细节生成部分将人脸细节分为表情相关细节和表情无关细节,并根据两种细节的不同特性分别设计细节生成网络。为进一步提升重建细节的质量,设计了一组针对细节重建的多层级损失函数。最后在大量无标签的二维图像中以弱监督方式学习,实现基于单张图像的细节三维人脸重建。大量实验结果表明,本文算法在鲁棒性和细节重建质量上均有较好的表现。 展开更多
关键词 三维人脸重建 深度学习 弱监督学习 细节生成 三维形变模型
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基于2DUGDP的戴眼镜人脸识别
16
作者 宋彩芳 尹宝才 +1 位作者 孙艳丰 陈尚佑 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期470-476,共7页
针对戴眼镜人脸识别问题,提出了二维非监督测地线判别投影(2D unsupervised geodesic discriminant projection,2DUGDP)方法.该方法在扩充虚拟样本库的基础上,分析戴眼镜人脸图像和不戴眼镜人脸图像的差异及戴不同眼镜人脸图像的差异,... 针对戴眼镜人脸识别问题,提出了二维非监督测地线判别投影(2D unsupervised geodesic discriminant projection,2DUGDP)方法.该方法在扩充虚拟样本库的基础上,分析戴眼镜人脸图像和不戴眼镜人脸图像的差异及戴不同眼镜人脸图像的差异,提取判别特征用于识别.该特征考虑局部特征的同时考虑非局部特征,寻找一种最优投影在最大化非局部散度矩阵的同时最小化局部散度矩阵,使得距离近的数据投影后仍然近,距离远的数据投影后仍然远.考虑到人脸是非线性的流形结构,文中采用测地线距离表示样本间的差异.在FERET人脸库和CAS-PEAL人脸库上分别进行了实验,实验结果表明,该方法相比较其他方法更能提高戴眼镜人脸的识别率. 展开更多
关键词 三维形变模型 局部散度矩阵 全局散度矩阵 二维非监督测地线判别投影
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超球流形约束下的3DMM分步全局优化 被引量:1
17
作者 高巍 沈晔湖 +3 位作者 貊睿 魏磊 朱怡 彭振云 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1065-1075,共11页
通过综合运用人脸空间的超球流形约束、基于梯度的启发式全局优化、光照的球面谐波描述以及凸包可见点集的直接消隐方法,提出一种三维可形变模型的图像匹配方法.首先通过形状超球流形约束下的全局优化算法求解摄像机参数和形状参数,然... 通过综合运用人脸空间的超球流形约束、基于梯度的启发式全局优化、光照的球面谐波描述以及凸包可见点集的直接消隐方法,提出一种三维可形变模型的图像匹配方法.首先通过形状超球流形约束下的全局优化算法求解摄像机参数和形状参数,然后使用以上参数和凸包点集的直接消隐方法确定物像点对应关系,最后根据物像点对应关系由反射率超球流形约束下的全局优化算法求解光照参数和反射率参数.定量的对比实验结果表明,该方法无需借助分区域拟合、人为估计参数值、层次匹配策略或复杂的特征组合,即可由单幅图像恢复三维可形变模型(3DMM)的全部参数. 展开更多
关键词 三维形变模型 全局优化 超球流形 球面谐波 人脸空间
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T2加权人脑MR体数据的脑提取 被引量:1
18
作者 张广才 付宜利 +2 位作者 王树国 高文朋 贾晓岚 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第7期1635-1642,共8页
为了实现人脑T2加权MR图像的脑组织和非脑组织的分割,提出了一种基于三维形变曲面模型和数学形态学算法的MR T2图像脑提取方法。该方法分为两级提取:第一级提取依据脑解剖学知识,影像学知识及T2加权MR脑图像的组织在灰度直方图中的分布... 为了实现人脑T2加权MR图像的脑组织和非脑组织的分割,提出了一种基于三维形变曲面模型和数学形态学算法的MR T2图像脑提取方法。该方法分为两级提取:第一级提取依据脑解剖学知识,影像学知识及T2加权MR脑图像的组织在灰度直方图中的分布规律,应用三维形变曲面模型和区域生长实现脑的初级提取;第二级提取则根据图像的局部信息,应用六邻域结构元素对脑初级提取结果进行数学形态学处理,使脑提取结果更精确。实验结果表明,使用该方法对人脑T2加权MR数据进行脑提取的准确率能达到94%以上。算法性能评估证明本算法能够比较好地实现T2加权MR图像的脑提取。 展开更多
关键词 图像分割 人脑磁共振图像 三维形变曲面模型 区域生长 数学形态学
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