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改进的参数活动轮廓模型 被引量:3
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作者 潘改 高立群 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期40-45,共6页
为扩大参数活动轮廓模型外力场的捕获范围,消除噪声对弱边界分割的影响,文中结合参数活动轮廓模型和卷积向量场的优点,提出了一种新的参数活动轮廓模型.该模型通过Harris矩阵得到梯度图像,依据局部区域的均值和方差估计噪声的概率,进而... 为扩大参数活动轮廓模型外力场的捕获范围,消除噪声对弱边界分割的影响,文中结合参数活动轮廓模型和卷积向量场的优点,提出了一种新的参数活动轮廓模型.该模型通过Harris矩阵得到梯度图像,依据局部区域的均值和方差估计噪声的概率,进而确定参数活动轮廓模型和卷积向量场的作用权重,最后得到一个全局向量场.合成梯度图像和医学图像的仿真实验结果表明,文中模型能够准确地分割出图像目标,具有一定程度的抗噪性. 展开更多
关键词 参数活动轮廓模型 卷积向量场 Harris矩阵 弱边界 噪声
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活动轮廓模型在医学图像分割的综述 被引量:9
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作者 兰红 韩纪东 方毅 《科学技术与工程》 北大核心 2018年第16期161-167,共7页
医学图像分割作为图像处理领域的一个研究热点,长期受到广大科研工作者的关注。活动轮廓模型作为医学图像分割的一个重要工具,在近30年的研究中得到了长足的发展。根据活动轮廓模型的表达方式不同,将活动轮廓模型分为参数活动轮廓模型... 医学图像分割作为图像处理领域的一个研究热点,长期受到广大科研工作者的关注。活动轮廓模型作为医学图像分割的一个重要工具,在近30年的研究中得到了长足的发展。根据活动轮廓模型的表达方式不同,将活动轮廓模型分为参数活动轮廓模型、几何活动轮廓模型;相对于参数活动轮廓模型,几何活动轮廓模型中曲线的运动过程是基于曲线的几何度量,如曲线的法线、曲率等;又由于水平集方法在几何活动轮廓模型的成功应用,使得几何活动轮廓模型在曲线的拓扑变化、数值求解等方面有不少优势。为了全面展示活动轮廓模型的发展历程及其在医学图像领域的应用,首先简述活动轮廓模型的发展历程及一些偏微分方程的基础知识;然后,详细分析几种较为经典活动轮廓模型;接着,对两种类型的活动轮廓模型进行对比分析;最后,对全文进行总结,并对活动轮廓模型的发展与未来进行展望。 展开更多
关键词 医学图像分割 活动轮廓模型 参数活动轮廓模型 偏微分方程
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基于活动轮廓模型的图像分割算法综述 被引量:22
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作者 段丁娜 张欢 +1 位作者 邱陈辉 夏顺仁 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期445-454,共10页
活动轮廓模型是一种重要的图像分割技术,它利用底层信息,并结合高层先验知识,实现对复杂目标轮廓的自动分割。自Kass等提出该思想以来的20多年中,活动轮廓模型在理论研究和应用方面均取得长足发展。首先,介绍活动轮廓模型的发展历程,重... 活动轮廓模型是一种重要的图像分割技术,它利用底层信息,并结合高层先验知识,实现对复杂目标轮廓的自动分割。自Kass等提出该思想以来的20多年中,活动轮廓模型在理论研究和应用方面均取得长足发展。首先,介绍活动轮廓模型的发展历程,重点阐述并分析典型的参数活动轮廓模型和几何活动轮廓模型,进而扼要介绍混合活动轮廓模型和快速求解算法;随后,从理论基础、分割效果、算法效率以及应用等方面,比较两类模型之间的区别与联系;最后,对活动轮廓模型未来的发展趋势进行展望。 展开更多
关键词 活动轮廓模型 图像分割 参数活动轮廓模型 几何活动轮廓 混合活动轮廓模型
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PAC模型中能量系数与轮廓线的同步优化
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作者 张灿龙 唐艳平 +1 位作者 王强 韦春荣 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第3期7-9,12,共4页
提出一种对参数活动轮廓模型中能量系数和轮廓线进行同步优化的方法,并初步探讨对能量系数学习问题。该方法借鉴免疫优化思想,以能量系数和轮廓线构成的四维向量为解,以控制点移动次数和目标分割误差为评价指标,通过免疫克隆选择算法和... 提出一种对参数活动轮廓模型中能量系数和轮廓线进行同步优化的方法,并初步探讨对能量系数学习问题。该方法借鉴免疫优化思想,以能量系数和轮廓线构成的四维向量为解,以控制点移动次数和目标分割误差为评价指标,通过免疫克隆选择算法和贪婪算法的有机融合,实现能量系数和轮廓线的同步优化。仿真实验结果表明,该方法是有效的。 展开更多
关键词 系数优化 参数活动轮廓模型 免疫克隆选择
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基于小波变换的改进DDGVF医学图像分割算法 被引量:2
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作者 吴春俐 张宪林 +1 位作者 聂荣 丁山 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期790-794,共5页
针对传统Snake模型不能很好地分割带有凹陷边缘图像的问题,提出了一种改进的结合小波的动态方向梯度向量流(简称DDGVF)模型.该算法首先利用小波变换的多尺度特性对待分割图像进行3层分解,然后在每层分解的图像下进行DDGVF算法的分割,不... 针对传统Snake模型不能很好地分割带有凹陷边缘图像的问题,提出了一种改进的结合小波的动态方向梯度向量流(简称DDGVF)模型.该算法首先利用小波变换的多尺度特性对待分割图像进行3层分解,然后在每层分解的图像下进行DDGVF算法的分割,不断获得更加精细准确的目标轮廓,最后达到准确分割.针对合成图像、含有噪声的图像和真实的CT以及MRI医学图像进行仿真实验.结果表明:改进算法能很好地解决传统Snake模型不能深入分割凹陷区域、捕获目标范围小等问题,并且具有分割时间较少的优点,是一种高效准确的医学图像分割算法. 展开更多
关键词 医学图像分割 参数活动轮廓模型 小波变换 动态方向梯度向量流(DDGVF)
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