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水平集在图像分割中的应用研究
被引量：
14
1
作者
王芳梅
范虹
王凤妮
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第4期1207-1210,共4页
水平集方法的诞生有效解决了以前算法不能解决的在曲线演化过程中的拓扑变化问题,其核心是利用水平集这一数学理论来对能量函数进行极小值求解的曲线演化过程,通过求解极小值最终获取目标轮廓从而达到图像分割的目的。为了解决不同应用...
水平集方法的诞生有效解决了以前算法不能解决的在曲线演化过程中的拓扑变化问题,其核心是利用水平集这一数学理论来对能量函数进行极小值求解的曲线演化过程,通过求解极小值最终获取目标轮廓从而达到图像分割的目的。为了解决不同应用领域的图像处理问题,各种相应的基于水平集方法的图像分割算法已被提出,大量的研究者仍在不断地改进和提高这些算法的效率和有效性。对现有的用于部分图像分割的水平集方法进行了综述,主要介绍传统水平集方法、无重新初始化水平集方法、连续水平集方法以及最近相关的改进方法,并简要讨论了各种方法的优缺点以及应用情况,最后指出了水平集方法进一步研究的方向。
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关键词
图像分割
水平集
主动轮廓模型
C-V模型
罚函数
B-样条
2维拉格朗日基函数
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职称材料
基于信号稀疏表示的非参数基函数特征提取理论研究进展和展望
2
作者
范虹
孟庆丰
王凤妮
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第5期1613-1617,共5页
有效的信号特征提取技术在信号的分析、增强、压缩、复原等领域起着重要的作用,是模式识别、智能系统和故障诊断等诸多领域的基础和关键。虽然目前研究者提出了很多方法来解决这个问题,然而处理效果并不理想。非参数基函数特征提取是一...
有效的信号特征提取技术在信号的分析、增强、压缩、复原等领域起着重要的作用,是模式识别、智能系统和故障诊断等诸多领域的基础和关键。虽然目前研究者提出了很多方法来解决这个问题,然而处理效果并不理想。非参数基函数特征提取是一种基于稀疏表示的特征提取方法,方法的核心是将观察信号分解为一组最好匹配信号局部结构的特征波形的线性展开,这些特征波形是由非参数基函数特征波形估计方法计算所得。详细描述了非参数基函数特征提取方法的理论思想,介绍了该方法的最新研究进展及其存在的问题,最后指出了该方法进一步发展的方向。
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关键词
特征提取
信号分解
稀疏性
非参数基函数
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职称材料
题名
水平集在图像分割中的应用研究
被引量：
14
1
作者
王芳梅
范虹
王凤妮
机构
陕西师范大学计算机科学
学院
边防学院信息化研究实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第4期1207-1210,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60873119)
文摘
水平集方法的诞生有效解决了以前算法不能解决的在曲线演化过程中的拓扑变化问题,其核心是利用水平集这一数学理论来对能量函数进行极小值求解的曲线演化过程,通过求解极小值最终获取目标轮廓从而达到图像分割的目的。为了解决不同应用领域的图像处理问题,各种相应的基于水平集方法的图像分割算法已被提出,大量的研究者仍在不断地改进和提高这些算法的效率和有效性。对现有的用于部分图像分割的水平集方法进行了综述,主要介绍传统水平集方法、无重新初始化水平集方法、连续水平集方法以及最近相关的改进方法,并简要讨论了各种方法的优缺点以及应用情况,最后指出了水平集方法进一步研究的方向。
关键词
图像分割
水平集
主动轮廓模型
C-V模型
罚函数
B-样条
2维拉格朗日基函数
Keywords
image segmentation
level set
active contour model
C-V model
penalty function
B-spline
two-dimension Lagrange basis function
分类号
TP391.72 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于信号稀疏表示的非参数基函数特征提取理论研究进展和展望
2
作者
范虹
孟庆丰
王凤妮
机构
陕西师范大学计算机科学
学院
西安交通大学机械工程
学院
边防学院信息化研究实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第5期1613-1617,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(50875196
60873119)
陕西省自然科学基金资助项目(SJ08F17)
文摘
有效的信号特征提取技术在信号的分析、增强、压缩、复原等领域起着重要的作用,是模式识别、智能系统和故障诊断等诸多领域的基础和关键。虽然目前研究者提出了很多方法来解决这个问题,然而处理效果并不理想。非参数基函数特征提取是一种基于稀疏表示的特征提取方法,方法的核心是将观察信号分解为一组最好匹配信号局部结构的特征波形的线性展开,这些特征波形是由非参数基函数特征波形估计方法计算所得。详细描述了非参数基函数特征提取方法的理论思想,介绍了该方法的最新研究进展及其存在的问题,最后指出了该方法进一步发展的方向。
关键词
特征提取
信号分解
稀疏性
非参数基函数
Keywords
feature extraction
signal decomposition
sparsity
nonparametric basis
分类号
TN911.6 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
水平集在图像分割中的应用研究
王芳梅
范虹
王凤妮
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
14
在线阅读
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职称材料
2
基于信号稀疏表示的非参数基函数特征提取理论研究进展和展望
范虹
孟庆丰
王凤妮
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
0
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职称材料
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