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一种快速的基于偏微分方程的图像分割方法

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武警工程大学学报 2016年第4期32卷 1-4页

作者：宋志武武警工程大学军事基础教育学院西安710086

利用边缘信息的活动轮廓模型和C—V模型的优点，构造出一种新的图像分割模型，结合变分理论和水平集方法，给出该模型的偏微分方程。该模型无需重新初始化，可以自动选择运动方向，并且收敛速度快。大量的分割实验证明，该模型多方面的... 详细信息

利用边缘信息的活动轮廓模型和C—V模型的优点，构造出一种新的图像分割模型，结合变分理论和水平集方法，给出该模型的偏微分方程。该模型无需重新初始化，可以自动选择运动方向，并且收敛速度快。大量的分割实验证明，该模型多方面的良好性能。

关键词：图像分割活动轮廓模型水平集偏微分方程

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基于无需重新初始化水平集的肌肉组织序列图像分割

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电脑知识与技术 2010年第12期6卷 9812-9814页

作者：王亚琼四川师范大学计算机科学学院四川成都610101

水平集方法已被广泛地应用在图像分割中,传统的水平集方法需要通过周期性的初始化水平集函数使得它一直保持在符号距离函数附近。在该文中,使用一种无需重新初始化水平集方法来分割肌肉组织序列图像,从而完全消除对水平集重新初始化的... 详细信息

水平集方法已被广泛地应用在图像分割中,传统的水平集方法需要通过周期性的初始化水平集函数使得它一直保持在符号距离函数附近。在该文中,使用一种无需重新初始化水平集方法来分割肌肉组织序列图像,从而完全消除对水平集重新初始化的过程提高了图像序列分割的效率。

关键词：图像分割水平集方法活动轮廓模型无需重新初始化序列图像

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基于局部熵的图像分割算法研究与实现

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电子测量技术 2016年第12期39卷 168-171页

作者：王星宗凯河海大学计算机与信息学院南京211100

传统的图像分割模型有各自的缺点。LBF模型对于活动轮廓的初始化相当敏感,而CV模型不能处理灰度不均的图像。为了解决上述的缺点,提出了一种改进的图像分割模型,通过局部熵推导出图像的灰度图分布,并在此基础上提出一种与LBF相似的模型... 详细信息

传统的图像分割模型有各自的缺点。LBF模型对于活动轮廓的初始化相当敏感,而CV模型不能处理灰度不均的图像。为了解决上述的缺点,提出了一种改进的图像分割模型,通过局部熵推导出图像的灰度图分布,并在此基础上提出一种与LBF相似的模型,同时与CV模型进行结合,得到局部与全局的活动轮廓模型。通过测试各类合成图片以及真实图片,这种模型不仅可以较好地处理灰度不均匀的图像,同时提升了对噪音的鲁棒性,并且降低了模型对活动轮廓的敏感程度。

关键词：图像分割局部熵活动轮廓模型 CV模型 LBF模型

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一种基于快速水平集方法的运动车辆检测

一种基于快速水平集方法的运动车辆检测

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第十三届全国图象图形学学术会议

作者：吴园黎宁刘苗苗南京航空航天大学信息科学与技术学院南京航空航天大学信息科学与技术学院南京航空航天大学信息科学与技术学院

运动车辆检测是智能交通系统的一个重要组成部分。当运动目标的灰度分布均匀时,利用帧差法所提取的运动目标容易产生空洞,某些部位无法完全恢复。本文根据像素可信度的基本原理,提出了一种新的基于快速水平集的运动目标检测方法。首先,... 详细信息

运动车辆检测是智能交通系统的一个重要组成部分。当运动目标的灰度分布均匀时,利用帧差法所提取的运动目标容易产生空洞,某些部位无法完全恢复。本文根据像素可信度的基本原理,提出了一种新的基于快速水平集的运动目标检测方法。首先,利用两帧差法获得运动信息,然后,在运动信息条件的约束下,结合像素可信度改进水平集的速度函数来演化活动轮廓模型,最终提取出完整的运动目标轮廓。实验仿真反映出该算法在检测运动车辆的处理中取得良好的效果。

关键词：水平集方法运动车辆检测活动轮廓模型像素可信度

来源： cnki会议评论