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结合改进分水岭和GVF的三维肝脏分割方法 被引量:3
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作者 赵洁 黄展鹏 +1 位作者 蒋世忠 鲍苏苏 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第22期180-182,共3页
三维肝脏分割是当前医学图像处理的热点问题,如何准确快速地从腹部CT序列中分割出肝脏是肝部病变诊断的基础。针对传统活动轮廓模型对轮廓线敏感、运算量大的问题,改进了传统轮廓线设置方法,并把算法扩展到三维。首先,在一幅腹部CT图片... 三维肝脏分割是当前医学图像处理的热点问题,如何准确快速地从腹部CT序列中分割出肝脏是肝部病变诊断的基础。针对传统活动轮廓模型对轮廓线敏感、运算量大的问题,改进了传统轮廓线设置方法,并把算法扩展到三维。首先,在一幅腹部CT图片中采用改进的分水岭算法,按照灰度和纹理的相似性原则从一个种子块开始生长出整个肝脏,再用其边缘作为相邻CT序列的起始轮廓,用GVF算法从序列图片中分割出肝脏,重复该过程,直至分割出整个腹部序列图像的切片,进行三维重建。 展开更多
关键词 分水岭 gvf算法 三维肝脏分割
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基于红外图像的GVF Snake轮廓提取算法的研究 被引量:1
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作者 王建华 刘缠牢 +1 位作者 郑阳光 王莹 《应用光学》 CAS CSCD 2008年第4期572-575,共4页
针对红外图像目标具有边界模糊不清,区分效果较差的缺点,结合Ostu阈值法和梯度矢量流主动轮廓模型(GVF Snake),提出一种目标轮廓自动提取方法。采用Ostu法先对图像进行分割,然后将得到的边界作为Snake模型的初始边缘轮廓,利用GVF Snake... 针对红外图像目标具有边界模糊不清,区分效果较差的缺点,结合Ostu阈值法和梯度矢量流主动轮廓模型(GVF Snake),提出一种目标轮廓自动提取方法。采用Ostu法先对图像进行分割,然后将得到的边界作为Snake模型的初始边缘轮廓,利用GVF Snake特性将初始轮廓准确地收敛到目标边界。由于Ostu算法具有将目标物体从复杂背景中分割开来的优点,使得在应用GVF Snake模型对复杂图像进行分割时减少了人工的干预。实验证明:该方法运算速度快,能够快速地收敛到目标轮廓,并准确地跟踪目标,具有一定的抗噪能力。 展开更多
关键词 图像分割 gvf SNAKE模型 OSTU算法
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一种新的GVF Snake模型自动初始化轮廓方法 被引量:1
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作者 牟宗魁 唐克伦 郑彬 《机械设计与制造》 北大核心 2011年第5期195-197,共3页
Snake模型已被广泛地应用于数字图像分析和计算机视觉领域。在应用该模型时,初始轮廓不易实现自动化。因此,提出一种改进分水岭算法确定GVF Snake模型初始轮廓的方法。该方法先采用改进的分水岭算法对图像进行预分割,再将得到的边缘作为... Snake模型已被广泛地应用于数字图像分析和计算机视觉领域。在应用该模型时,初始轮廓不易实现自动化。因此,提出一种改进分水岭算法确定GVF Snake模型初始轮廓的方法。该方法先采用改进的分水岭算法对图像进行预分割,再将得到的边缘作为GVF Snake模型的初始边缘轮廓。实验结果证明:该方法极大地减少了GVF迭代次数,提高了轮廓收敛的速度,并保留了GVF Snake模型的所有优点,为Snake模型自动初始化轮廓提供了一种有效的方法。 展开更多
关键词 分水岭算法 gvf SNAKE模型 图像分割 自动初始化轮廓
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GVF Snake模型中一种改进的Canny算法 被引量:1
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作者 王力 徐甜甜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期231-235,241,共6页
图像因光照、结构复杂等因素在靠近轮廓内部时存在边界强度大的重边界,采用梯度矢量流(GVF)Snake模型提取此类图像的轮廓时,初始轮廓线会错误地收敛到重边界上,称作分心问题。从GVF场力变化的角度分析迭代次数、边界强度差对分心问题的... 图像因光照、结构复杂等因素在靠近轮廓内部时存在边界强度大的重边界,采用梯度矢量流(GVF)Snake模型提取此类图像的轮廓时,初始轮廓线会错误地收敛到重边界上,称作分心问题。从GVF场力变化的角度分析迭代次数、边界强度差对分心问题的影响,发现增强GVF边缘图弱边界的强度能使弱边界附近的场力不受重边界的影响。为此,利用经典Canny算法代替传统GVF边缘图的计算方法。针对经典Canny算法丢失弱边界的不足,提出一种改进的Canny算法,将梯度方向作为补偿权重增加梯度幅值。实验结果表明,改进的Canny算法能够较好地保留弱边界,以此算法作为GVF的边缘图可有效解决分心问题,并且相比利用减少迭代次数抑制分心问题的方法具有更好的稳定性。 展开更多
关键词 梯度矢量流Snake模型 分心问题 重边界 改进Canny算法 弱边界增强
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基于Hough变换和GVF Snake模型的脑肿瘤分割方法 被引量:5
5
作者 孔媛媛 李军华 +2 位作者 王艳 鲁宇明 Wu Liu 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第11期3469-3471,3475,共4页
脑MR图像中肿瘤区域的精确分割对后续的治疗与诊断十分关键,提出了一种基于Hough变换定位与遗传算法优化GVF Snake模型的脑肿瘤分割方法。首先,利用Hough变换和阈值处理自动确定肿瘤区域;然后,利用GVF Snake模型对肿瘤区域进行分割;同时... 脑MR图像中肿瘤区域的精确分割对后续的治疗与诊断十分关键,提出了一种基于Hough变换定位与遗传算法优化GVF Snake模型的脑肿瘤分割方法。首先,利用Hough变换和阈值处理自动确定肿瘤区域;然后,利用GVF Snake模型对肿瘤区域进行分割;同时,为了防止GVF Snake在分割时易出现局部极小值的问题,进一步利用遗传算法的全局优化特性,对GVF Snake模型分割的结果进行优化。实验结果表明,提出的模型能实现对肿瘤区域的自动定位,同时也避免了GVF Snake模型在分割时易陷入局部最优的问题,使分割的结果更加精确。 展开更多
关键词 脑肿瘤分割 HOUGH变换 gvfSnake模型 遗传算法
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一种稳健的目标提取与跟踪算法 被引量:1
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作者 杨晓辉 李中科 吴乐南 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2005年第1期31-36,共6页
融合了GVF-Snakes算法与基于细粒度的遗传算法,提出了一种稳健的目标轮廓提取与跟踪算法.该算法通过使用边界约束替代能量计算改进了GVF-Snakes算法,降低了算法计算复杂度,提高了它的搜索速度;另外,通过引用细粒度遗传算法来筛选控制点... 融合了GVF-Snakes算法与基于细粒度的遗传算法,提出了一种稳健的目标轮廓提取与跟踪算法.该算法通过使用边界约束替代能量计算改进了GVF-Snakes算法,降低了算法计算复杂度,提高了它的搜索速度;另外,通过引用细粒度遗传算法来筛选控制点序列,提高了算法对极端凹陷边缘和噪声干扰轮廓的提取能力.通过合成和自然图像的目标轮廓提取和跟踪实验,证明了本文提出的算法具有鲁棒性和精确性. 展开更多
关键词 细粒度 跟踪算法 轮廓提取 目标提取 计算复杂度 搜索速度 遗传算法 噪声干扰 稳健 图像
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基于Snake和外观模板的组合式图像对象分割 被引量:2
7
作者 林克正 李慧 李新元 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第3期927-929,944,共4页
针对目前图像对象分割方法对图像的特征提取和抽象度不够,导致分割精度低的问题,提出了基于Snake模型和外观模板的组合式图像对象分割研究方法。该方法将改进的外观模板图像对象分割算法得到的分割结果经过预处理作为改进的Snake模型的... 针对目前图像对象分割方法对图像的特征提取和抽象度不够,导致分割精度低的问题,提出了基于Snake模型和外观模板的组合式图像对象分割研究方法。该方法将改进的外观模板图像对象分割算法得到的分割结果经过预处理作为改进的Snake模型的图像分割算法的输入初始轮廓进行精确处理。该算法在提升对象分割精度的有效性上达到了96%以上。 展开更多
关键词 组合式图像对象分割 Snake模型算法 外观模板图像分割 gvf 纹理分析
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基于Snake模型的波门自适应跟踪算法
8
作者 崔灿 张国华 李保中 《电光与控制》 北大核心 2014年第1期78-81,85,共5页
介绍了波门跟踪的原理以及波门自适应性的需求,结合主动轮廓模型中的GVF Snake模型和自适应分析质心跟踪算法,提出了基于Snake模型的波门自适应跟踪算法,根据Snake模型的收敛轮廓来确定波门位置和大小,由波门内背景像素点所占的比例来... 介绍了波门跟踪的原理以及波门自适应性的需求,结合主动轮廓模型中的GVF Snake模型和自适应分析质心跟踪算法,提出了基于Snake模型的波门自适应跟踪算法,根据Snake模型的收敛轮廓来确定波门位置和大小,由波门内背景像素点所占的比例来决定是否更新波门。通过实验仿真,该算法能够自适应地改变波门的大小,很好地跟踪目标。 展开更多
关键词 自动跟踪 主动轮廓模型 gvf SNAKE 波门自适应 质心跟踪算法
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基于科氏流量计和PSO-SVM的气液两相流测量研究 被引量:6
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作者 孙立军 刘悦 +2 位作者 童杰林 陈水源 高静宇 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第10期1034-1044,共11页
科氏质量流量计测量单相流具有很高的精度,但在气液两相流工况下,科氏流量计测量性能下降,质量流量测量误差急剧增加.为减小测量误差和量化气体体积分数,本文对液相质量流量测量量程0~1000 kg/h的科氏流量计,结合差压变送器,进行了含气... 科氏质量流量计测量单相流具有很高的精度,但在气液两相流工况下,科氏流量计测量性能下降,质量流量测量误差急剧增加.为减小测量误差和量化气体体积分数,本文对液相质量流量测量量程0~1000 kg/h的科氏流量计,结合差压变送器,进行了含气率0~30%的气液两相流实验,并设计了基于粒子群优化算法-支持向量机(PSO-SVM)数据驱动的质量流量修正和含气率预测模型.PSO算法提高了模型构建的速度与预测精度.其中,差压可提供流动形态、相含率等信息,是模型的重要输入变量,包含该变量构建的模型对质量流量修正的相对误差为±1.5%,预测含气率的绝对误差为±3%.由于差压变量需外接差压变送器获取,存在安装不便、空间受限的问题.为实现一体化测量,利用科氏流量计自身动态信号来替代差压变量,并保证模型精度在可接受范围内.结合实验数据分析,设计了另外一种去除差压变量、输入变量完全基于科氏流量计自身信号的两相流测量模型.采用质量流量测量值方差替代差压,修正质量流量,对含气率预测设计了两级SVM模型,将质量流量修正的绝对偏差作为含气率预测模型的输入,以替代差压.结果显示,该模型对质量流量修正后的相对误差为±2%,含气率预测的绝对误差为±3%,模型精度可以接受,替代差压变量基本可行. 展开更多
关键词 科氏流量计 气液两相流 支持向量机 粒子群优化算法 含气率
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