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题名基于分水岭变换和图割的彩色图像快速分割
被引量：18
- 1
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作者
徐秋平
郭敏
王亚荣
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机构
陕西师范大学计算机科学学院
武警工程学院教育技术中心
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第19期210-212,215,共4页
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基金
陕西省自然科学基金资助项目(2005A12)
陕西师范大学研究生培养创新基金资助项目(2008CXS025)
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文摘
基于图割理论的图像分割具有结合多种知识的统一图像分割框架,可获取全局最优解,但海量的像素级处理单元以及为达到一定分割精度而采用的迭代求解模式,导致算法分割效率不高。以GrabCut算法为基础,通过分水岭变换,将图像划分成区域内颜色相似的若干分块,以各个块内像素的RGB均值代表所在分块的全部像素点来估计高斯混合模型参数,使问题规模减小,算法效率得到提高。
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关键词
图割
分水岭变换
高斯混合模型
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Keywords
graph cuts
watershed transform
Gaussian Mixture Model（GMM）
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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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题名基于多尺度分析与图割的快速图像分割算法
被引量：12
- 2
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作者
徐秋平
郭敏
王亚荣
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机构
陕西师范大学计算机科学学院
武警工程学院教育技术中心
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2009年第10期3989-3991,共3页
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基金
陕西省自然科学基金资助项目(2005A12)
陕西师范大学研究生培养创新基金资助项目(2008CXS025)
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文摘
以GrabCut算法为基础,引入多尺度分析方法,以塔式分解的多尺度图像序列代替固定尺度的原始图像序列估计GMM参数,将粗糙尺度的易分割性与精细尺度的精确性互补,使得算法以较少样本快速确定GMM参数,分割精度不减而效率显著提高。实验表明了算法的有效可行性。
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关键词
图像分割
多尺度分析
图割
高斯混合模型
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Keywords
image segmentation
muhiscale analysis
graph cuts
Gaussian mixture model（GMM）
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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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题名结合小波变换与图像分割的快速目标提取
被引量：14
- 3
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作者
王建青
郭敏
徐秋平
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机构
陕西师范大学计算机科学学院
武警工程学院教育技术中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2010年第33期215-217,共3页
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基金
陕西省自然科学基金No.2005A12
陕西师范大学研究生培养创新基金(No.2008CXS025)~~
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文摘
基于图割理论的GrabCut算法具有全局最优性和结合多种知识的统一性,但其基于全部像素点的参数估计以及为达到一定分割精度采取的迭代求解模式,使算法效率大大降低。以GrabCut算法为基础,通过小波变换将图像分解,用分解后低频图像的像素点作为GMM参数迭代估计的样本点,减小了问题规模。实验结果表明,算法的效率得到较大提高。
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关键词
小波变换
图像分割
高斯混合模型
目标提取
-
Keywords
wavelet transform
graph cuts
Gaussian Mixture Model（GMM）
object extraction
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于图割与改进水平集的目标提取方法
被引量：6
- 4
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作者
王晓飞
郭敏
徐秋平
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机构
陕西师范大学计算机科学学院
武警工程学院教育技术中心
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第22期214-216,共3页
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文摘
在Li模型的基础上引入C-V模型外部能量项重新构造能量函数,给出一种结合区域与边缘信息的变分水平集模型,结合基于图割理论的GCBAC算法,提出一种图割与改进变分水平集结合的目标提取方法。该方法能够让2种模型有机结合达到优势互补的效果。实验结果表明,该方法具有快速、鲁棒、抗噪性强等优点。
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关键词
目标提取
变分水平集
图割
GCBAC算法
-
Keywords
object extraction
variational level set
graph cuts
Graph Cuts Based Active Contours（GCBAC） algorithm
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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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题名基于图割的目标提取实时修正算法
被引量：5
- 5
-
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作者
徐秋平
郭敏
王亚荣
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机构
陕西师范大学计算机科学学院
武警工程学院教育技术中心
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第12期3116-3119,3122,共5页
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基金
陕西省自然科学基金资助项目(2005A12)
陕西师范大学研究生培养创新基金资助项目(2008CXS025)
-
文摘
对目标提取结果进行后期修正是进一步提高提取精度的重要举措。针对在前期目标提取算法框架内实现修正困难、局限较多、难于推广等不足,提出了一种基于图割理论的独立修正算法。首先通过人机交互选定修正区域,然后映射成s-t网络,最后运用最大流/最小割算法对s-t网络进行切割得到修正后的目标轮廓。实验表明,该方法不仅操作简便,实时响应,不破坏已有的正确提取结果;而且参数少,抗噪能力强,适用于一般的基于轮廓的目标提取。
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关键词
目标提取
图割
提取修正
组舍优化
-
Keywords
object extraction
graph cuts
extraction correcting
combinatorial optimization
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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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题名基于变宽邻域图割和活动轮廓的目标分割方法
被引量：5
- 6
-
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作者
徐秋平
郭敏
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机构
陕西师范大学计算机科学学院
武警工程学院教育技术中心
-
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第8期233-235,238,共4页
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基金
陕西省自然科学基金资助项目(2005A12)
陕西师范大学研究生培养创新基金资助项目(2008CXS025)
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文摘
基于图割的活动轮廓算法是一个结合图割优化工具和活动轮廓模型迭代变形思想的目标分割算法。针对算法在迭代过程中对已达目标边界的活动轮廓线所在邻域重复切割的不足,将活动轮廓线分为已达目标曲线段和未达目标曲线段,仅对未达目标曲线段进行膨胀得到可变宽度轮廓线邻域,从而减少对邻域的切割时间。实验表明,改进算法效率提高为原来的2~3倍。
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关键词
目标分割
活动轮廓
图割
组合优化
-
Keywords
object segmentation
active contours
graph cuts
combinatorial optimization
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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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题名临潼火晶柿子果酒发酵工艺研究
被引量：4
- 7
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作者
杜琨
何建鹏
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机构
武警工程学院军事经济系
武警工程学院教育技术中心
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出处
《中国酿造》
CAS
北大核心
2008年第3期94-95,共2页
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文摘
以柿子为原料,经榨汁并调整糖度后,采用优良酿酒酵母进行发酵,酿制出柿子果酒。通过比较不同的脱涩方法对脱涩效果的影响和正交试验分析,确定了柿子发酵酒的配方为柿子原果汁添加量3%,酵母添加量3%,发酵温度28℃,发酵时间7d。
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关键词
果酒
柿子
研制
-
Keywords
fruit wine
persimmon
technique development
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分类号
TS262.7
[轻工技术与工程—发酵工程]
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题名边界与区域相结合的目标提取算法
被引量：1
- 8
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作者
王建青
郭敏
徐秋平
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机构
陕西师范大学计算机科学学院
武警工程学院教育技术中心
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第9期2411-2413,共3页
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基金
陕西省自然科学基金资助项目(2005A12)
陕西师范大学研究生培养创新基金资助项目(2008CXS025)
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文摘
对于目标中带孔或目标颜色信息和背景颜色信息相似的图像,单独根据边界信息或区域信息无法提取出准确的目标。从图像的边界信息与区域信息综合考虑,以图割理论为基础,提出了一种基于图割的边界信息与区域信息相结合的目标提取算法。实验结果表明,该算法对目标中带孔或目标颜色信息和背景颜色信息相似的图像,能够准确、有效地提取出目标,自动分割精度高,用户工作量少,分割效率高,达到了预期的效果。
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关键词
边界信息
区域信息
图割
目标提取
-
Keywords
boundary information
region information
graph cut
object extraction
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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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题名静止背景下基于图割的运动目标检测算法
被引量：1
- 9
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作者
徐秋平
郭敏
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机构
陕西师范大学计算机科学学院
武警工程学院教育技术中心
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第32期186-188,219,共4页
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基金
陕西省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Shaanxi Province of China under Grant No．2005A12)。
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文摘
运动目标检测是计算机视觉应用领域中基本而又重要的一步。针对背景差法检测边缘粗糙,存有空洞、噪点的不足,提出一种基于图割的运动目标检测算法。首先把问题转化为能量最小化的组合优化问题,然后构造网络使能量与网络的割的容量相对应,最后利用最大流-最小割算法寻找其最优解。实验结果表明,算法检测精度高、鲁棒性强。
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关键词
运动目标检测
背景差
图割
网络流
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Keywords
moving object detection
background subtraction
graph cuts
network flow
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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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