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题名一种新的水平集图像分割方法
被引量:4
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作者
任继军
何明一
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机构
西北工业大学电子信息学院陕西省信息获取与处理重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第19期16-18,52,共4页
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基金
国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60572097)
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文摘
对Chan-Vese提出的基于简化Mumford-Shah区域最优划分模型和测地线主动轮廓模型在水平集框架下的物理机理进行了分析,在充分考虑其模型优点的基础上,通过构造新的能够整合局部边缘信息和全局区域信息的演化函数对上述模型所存在问题进行了针对性处理,得到了一种新的水平集图像分割模型。人工合成图像和红外光学图像的仿真结果表明,在同样的模型参数条件下,该文模型具有比传统CV模型和GAC模型更高的演化效率和分割质量。
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关键词
图像分割
水平集方法
测地线主动轮廓模型
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Keywords
image segmentation
level set method
Geodesic Active Contours mode
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分类号
TP911.73
[自动化与计算机技术]
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题名融合边缘与区域信息的水平集分割算法
被引量:5
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作者
李惠光
孙思佳
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机构
燕山大学电气工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第18期175-177,201,共4页
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文摘
针对测地线主动轮廓(GAC)模型容易产生边界泄露且对初始位置敏感及局部图像拟合(LIF)模型容易陷入局部极小的问题,提出融合边缘与区域模型的水平集算法。通过设置权值,该算法能自适应地调整GAC模型和LIF模型在融合算法中所占的比例。对不同图像的实验结果表明该算法的迭代收敛速度比GAC模型和LIF模型要快,分割效果明显优于GAC模型和LIF模型。
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关键词
测地线主动轮廓(GAC)模型
局部图像拟合(LIF)模型
水平集算法
灰度不均匀
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Keywords
Geodesic Active Contour(GAC)model
Local Image Fitting(LIF) model
level set algorithm
intensity inho-mogeneity
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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