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题名基于单水平集的多目标轮廓提取
被引量：22
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作者
龚永义
罗笑南
黄辉
廖国钧
张余
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机构
中山大学计算机应用研究所
中山大学计算数学系
美国德州大学阿灵顿分校数学系
广州军区总医院骨科
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出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2007年第1期120-128,共9页
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基金
国家杰出青年科学基金(60525213)
国家自然科学基金重点项目(60533030)
广东省科技攻关项目基金(2004B33101005)等资助.
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文摘
多目标轮廓提取是图像分割的重要研究内容.文章在Chan和Vese的无边界主动轮廓模型(简称CV模型)的基础上,提出基于单水平集的多目标轮廓提取算法.CV模型只能实现单目标的轮廓提取,主要原因是不能使水平集函数驱动的轮廓线在某些目标区域正确分裂,没有有效利用轮廓线的拓扑分裂信息.通过修正CV模型,引入标记模板,用于追踪零水平集的分裂情况,对不同的准目标区域区别处理;引入图像区域均值模板,用于估计可能淹没在背景区域中的目标区域,促使水平集函数在上述目标区域充分变形,使对应零水平集充分分裂,实现多目标轮廓提取.并且文章提供了一系列不同条件下的实验结果,并与其它类似的研究成果进行比较,结果表明,该文的工作是有意义的.
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关键词
多目标轮廓提取
图像分割
单水平集
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Keywords
multiple-objects contour extraction
image segmentation
single level set
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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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