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题名基于流向标量场与快速扫掠法的图像分割
被引量：2
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作者
李启翮
罗予频
萧德云
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机构
清华大学自动化系
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出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第8期993-996,共4页
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文摘
通过将梯度向量流(Gradient vector flow,GVF)场与种子区域生长(Seeded region growing,SRG)法相结合,提出了一种快速的自动图像分割方法.首先基于梯度向量流场构建一个流向标量场,然后提出一种新型的快速种子区域生长分割法—快速扫掠法(Fast scanning method,FSM)对标量场进行初始分割,最后采用区域邻接图对初始分割结果进行区域合并得到最终结果.本方法分割速度快,如采用一个快速的梯度向量流算法,则可以用于实时应用.实验结果证实了本方法的高效与鲁棒.
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关键词
梯度向量流
种子区域生长
流向标量场
快速扫掠法
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Keywords
Gradient vector flow （GVF）, seeded region growing （SRG）, flow direction scalar field, fast scanning method （FSM）
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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