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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 734 毫秒

1.  基于边缘保护扩散的梯度矢量流测地线活动轮廓模型  
   于晓升  吴成东  陈东岳  齐苑辰《东北大学学报(自然科学版)》,2013年第34卷第5期
   针对梯度矢量流测地线活动轮廓(gradient vector flow geodesic active contour,GVFGAC)模型对弱图像边缘敏感,轮廓演化难以进入目标细长的凹部,容易陷入局部极小值的问题,提出了一个基于边缘保护扩散的梯度矢量流测地线活动轮廓模型.在新模型中,采用各向异性扩散方式构建一个新的梯度矢量流场,使活动轮廓能够有效地克服弱边缘的干扰,收敛到期望的边缘位置.实验结果表明,与GVFGAC模型相比,新模型能够获得较好的分割结果,综合性能优于GVFGAC模型.    

2.  辅以CV-GVF方法的测地线活动轮廓模型  
   崔华  高立群《东北大学学报(自然科学版)》,2008年第29卷第5期
   针对经典的测地线活动轮廓对初始位置和噪声比较敏感,在有噪声干扰或初始位置距目标边缘较远时,其往往无法准确收敛到目标边缘的问题,通过将由梯度矢量流和CV方法构成的耦合力场与测地线活动轮廓相结合,提出了辅以CV-GVF方法的测地线活动轮廓模型.实验结果表明,该活动轮廓模型在噪声背景中从无需特别设置的初始位置准确收敛到了目标边缘,对初始位置和背景噪声具有较好的适应性.    

3.  面向智能视频监控系统运动目标检测的轮廓提取方法  
   谢立  胡玲玲  吕一品  熊刚  陈耀武《东南大学学报(自然科学版)》,2012年第Z1期
   针对传统的混合高斯模型方法易受干扰、运算量大的缺点,提出了一种应用于智能视频监控系统运动目标检测的轮廓提取方法.首先介绍了常用的运动目标检测方法;接着描述了传统的混合高斯模型方法,分析了该方法在目标检测方面存在的缺点,提出了一种新的轮廓提取方法.以过程为像素块混合高斯模型方法提取前景目标,采用数学形态学方法进行前景连通,Freeman链码寻找轮廓,Douglas-Peucker算法拟合轮廓,图像矩提取目标轮廓质心;最后对所提出的方法进行实验验证,并与传统混合高斯模型方法进行比较,实验结果证明,所提出的方法能更有效地滤除噪声,更准确地提取出目标轮廓.    

4.  基于简化Mumford-Shah模型的活动轮廓边缘检测模型  
   徐旦华  鲍旭东  舒华忠  罗立民《应用科学学报》,2006年第24卷第4期
   在Chan-Vese活动轮廓模型(C-V法)的基础上,提出了一种新的边缘检测模型.在该模型中,图像被定义为两个同质区域的组合,图像边缘检测问题转化为基于Mumford-Shah泛函的能量函数最小化问题.本文在分片常数优化逼近中,添加了图像梯度信息,通过调节该项的权重因子,可以得到基于不同灰度强度的图像边缘图.该方法采用了水平集数值技术,因此活动轮廓具备了拓扑变化的能力,并能克服C-V模型检测不出离灰度均值较远的边缘的问题,实验表明了其有效性.    

5.  融合C-V和GVF的测地线活动轮廓模型  被引次数:1
   潘改  高立群  张萍《东北大学学报(自然科学版)》,2013年第34卷第2期
   对于有凹陷边界或弱边界的待分割目标,采用传统的测地线活动轮廓(GAC)模型无法进行准确的图像分割.为了解决这一问题,提出了一种融合C-V模型、GVF模型和GAC模型的图像分割算法.在该算法中,GAC模型的单位内法向量与GVF模型的梯度矢量流共同作用,促使轮廓曲线向目标的边界方向运动;而GAC模型单位内法向量与C-V模型的区域信息的力场共同作用,不仅促使轮廓曲线向目标的边界方向运动,而且使轮廓曲线稳定在目标的边界上.仿真实验证明了上述方法的有效性,同时还证明了该方法对轮廓曲线的初始位置具有较好的适应性.    

6.  基于改进Snake模型的医学图像分割  被引次数:1
   薛冰  高春庚  宋书中  刘丰年《河南科技大学学报(自然科学版)》,2010年第31卷第2期
   活动轮廓模型(Snake模型)被广泛应用于医学图像分割之中,传统的Snake模型在分割图像时要求初始轮廓线必须给定在图像边缘附近,且难以收敛到凹陷轮廓。本文针对Snake模型的这点不足,通过改进外部能量项,提出了一种基于梯度矢量流活动轮廓模型的医学图像分割算法。该算法用梯度矢量流代替图像梯度进行外部能量的计算,克服了传统Snake模型力场范围小以及不能收敛于凹形边缘的缺点。实验结果表明:改进模型能够有效的分割心脏MRI图像,是一种有效的方法。    

7.  基于熵结合的活动轮廓分割模型  
   刘乐  徐玉蕊  王刚刚  侯阿临《吉林大学学报(信息科学版)》,2016年第2期
   针对传统活动轮廓对图像分割鲁棒性较差的问题,将基于区域的轮廓模型和基于梯度的轮廓模型通过图像熵与图像梯度和进行结合。通过图像熵与图像梯度和建立基于梯度与基于区域结合的活动轮廓模型。将水平集函数嵌入到模型中,对模型结果进行连续分割,并进行拓扑变化。采用窄带方法进行快速演化。实验证明,该方法有较好的鲁棒性和较快的分割速度,对图像分割理论的发展提供了新的研究途径。    

8.  基于改进活动轮廓模型的人脸分割  
   夏冉  王国胤  龚勋  任文彬《广西师范大学学报(自然科学版)》,2010年第28卷第3期
   人脸图像往往轮廓边界模糊、梯度不明显,常规活动轮廓模型通常无法获得理想的分割效果.为实现准确的人脸轮廓定位及分割,结合人脸检测、活动轮廓模型和数学形态学算子提出一个基于曲线演化的人脸分割方案,并提出一个改进的活动轮廓模型,有效提高了人脸轮廓定位精度和算法收敛速度.实验结果表明该模型可以有效地检测出局部模糊或分断边界而且演化曲线不会断裂,能够获得较好的人脸分割结果;此外,本文提出的C-V模型的窄带实现方法使计算量减少60%.    

9.  拓扑自适应梯度向量流方法  
   宋平莲《科技信息》,2007年第21期
   在活动轮廓模型中的梯度向量流方法中,引入仿射单元分解的思想,提出了基于拓扑自适应活动轮廓的分割方法。该方法克服了梯度向量流方法中不能处理拓扑结构改变的问题,可以自动地进行拓扑结构改变。实验结果验证了该方法的有效性。    

10.  基于时空特性的运动目标检测算法研究  
   张明艳  许钢  孟樱《安徽工程科技学院学报》,2013年第4期
   采用时序分割虽然能够检测到运动目标区域,却不能准确地提取出目标轮廓.本文提出了基于时空特性的运动目标检测算法.由背景减法检测到运动目标的位置、形状、大小信息,然后采用以彩色梯度为外部能量的活动轮廓(snake)算法获得准确的运动对象轮廓.实验证明,本算法能够很好地提取出运动目标.    

11.  灰度不均匀图像分割  
   李传龙  李颖  刘爱莲《大连理工大学学报》,2014年第54卷第1期
   采用虚拟的符号距离函数代替真实的符号距离函数,依靠待检测目标局部灰度高斯加权均值来驱动活动轮廓的演化,提出了一种能够分割灰度不均匀图像的新颖活动轮廓模型.利用虚拟符号距离函数的梯度形成一个窄带,活动轮廓在窄带内做演化运算,其演化具有计算简单、分割效率高、抗噪性强等优点.符号距离函数重新初始化也只需要在窄带内使用高斯函数规则化后,对其取符号运算即可.符号距离函数重新初始化具有计算简单、效率高的特点.最后给出了活动轮廓在窄带内收敛的一个简单条件,能方便地判断待检测目标是否被检测出来.    

12.  改进的几何活动轮廓演化及其在目标跟踪中的应用  
   宋佳声  胡国清  焦亮《华南理工大学学报(自然科学版)》,2015年第43卷第1期
   为提高几何活动轮廓分割算法的分割效率和准确性,设计了新的边缘检测与跟踪算法.首先采用矢量图像计算图像的梯度值,并设计能够自适应调整阈值的边缘指示函数,进而提出改进的变分水平集演化模型;然后设计基于该改进模型的边缘检测算法,并在无迹卡尔曼滤波器框架下设计了运动目标的跟踪算法.实验结果表明,文中算法不但显著地提高了轮廓演化模型的灵活性和收敛速度,而且对阴影、遮挡、目标形变和背景干扰等具有较好的鲁棒性.    

13.  基于小波变换及GVF模型的SAR图像轮廓提取算法  
   孙俊  李春雷  刘洲峰  杨瑞敏《河南大学学报(自然科学版)》,2008年第38卷第4期
   给出一种基于小波变换及GVF模型的SAR图像轮廓提取算法.首先,对SAR图像进行预处理,分割出可能的目标片;其次,利用小波多尺度分析滤波和基于梯度矢量流的主动轮廓模型进行边缘点的连接,得到真实轮廓.实验结果表明该方法能较好地提取SAR图像的轮廓.    

14.  基于活动轮廓模型的自动图形变形  
   张汗灵  黄小忠《系统仿真学报》,2004年第16卷第8期
   图形变形算法中最费时的是在源图形和目标图形中确定变形特征基元;而到目前为止,大部分图形变形算法都是通过人工的方式来实现的。如果两幅源图形间的特征基元的确定能自动实现,这样不但可以减轻用户的负担,而且可以极大地节省变形算法所需的时间,同时提高了算法的效率。基于此考虑,本文提出了一种基于梯度向量流活动轮廓模型的自动图形变形算法,该算法利用基于梯度向量流的活动轮廓模型来自动精确地指定源图形和目标图形的变形特征点及其对应关系。    

15.  结合区域间差异性的水平集演化模型  
   陈雯  朱敏《华东师范大学学报(自然科学版)》,2014年第6期
   水平集方法在图像分割中得到了广泛的应用.其中基于边缘的活动轮廓模型主要通过梯度信息驱动曲线演化到目标边界,但基于梯度信息使得在分割时会产生过分割,并且对于灰度不均匀图像处理效果不理想,有可能得到不令人满意的结果.而基于区域的活动轮廓模型则是通过区域信息控制曲线移动,使得分割的结果立足于整体图像信息.基于上述原因,本文通过在水平集中提出了一种新的区域分量,在能量泛函中加入目标区域灰度和背景区域灰度的差的平方,提出了一种改进的图像分割算法.研究结果表明,与一般的活动轮廓模型相比,加入区域间差异性信息的活动轮廓模型的分割结果更加符合实际情况并且收敛速度更快,效率更高,得到的分割结果更令人满意.    

16.  一种结合CV与GAC 模型的物体轮廓提取方法  
   林 锦《福州大学学报(自然科学版)》,2014年第42卷第3期
   提出一种结合CV模型和GAC模型的方法,通过CV模型中长度项的权值调整,得到图像的两类分割.在此基础上,定义图像新的梯度,让GAC模型在新的梯度值空间搜索,从而得到物体的外部轮廓.在真实彩色图像上的实验结果表明,本算法能够大大改善CV模型在提取目标轮廓时的过分割问题,对物体内部不进行分割,并大大减少物体外部零星的小区域,收敛到目标物体的外部闭合轮廓.    

17.  基于Snake模型的快速边缘检测  
   谢珊珊  马社祥《天津理工大学学报》,2011年第27卷第2期
   传统Snake模型存在两个难点,一是初始轮廓敏感,二是难深入凹陷区域.针对这两问题,存在一系列改进模型.本文结合距离模型和GVF模型的优点,提出一种快速边缘检测方法.先采用距离模型快速逼近目标边缘轮廓,设计判别条件,判断逼近程度;当判断已经收敛到目标轮廓处时,利用GVF模型继续收敛,深入目标轮廓的凹陷区域.实验结果表明改进模型具有捕获区域大,收敛速度快以及能深入凹陷区域,检测出完整边缘轮廓的特点.    

18.  基于边带限制的梯度矢量流主动轮廓线模型的超声图像分割  
   严加勇  庄天戈《上海交通大学学报》,2003年第37卷第2期
   主动轮廓线模型是广泛应用于数字图像分析和计算机视觉等领域的一种目标轮廓跟踪算法,非常适合于医学图像(如CT和MRI)的处理。但将这一模型应用于超声图像的分割和目标轮廓的跟踪时,由于超声图像不可避免地存在着斑点噪声、弱边界和与组织有关的纹理,往往使传统主动轮廓模型难以获得满意的轮廓跟踪效果。为此,在梯度矢量流主动轮廓线模型的基础上,引入边带限制概念,并将该模型应用于超声图像的分割。实验表明,该方法较好地限制了非目标边缘和噪声干扰的影响,而且对超声及其序列图像具有较好的分割效果。    

19.  基于多阶段向量场的活动轮廓模型  
   刘国奇  周智恒《华南理工大学学报(自然科学版)》,2013年第41卷第6期
   传统的基于向量场的活动轮廓模型不能准确地提取复杂形状边界,尤其当初始轮廓曲线在目标边界外部、提取复杂的凹形边界时,常遇到"平衡点"问题.为此,文中提出了基于多阶段向量场的活动轮廓模型.首先在离散化的轮廓曲线上取一些样本点,并按其法线方向将它们映射到目标特征点;然后由传统向量场和映射产生的向量场得到一个加权平均的向量场,将轮廓曲线在该向量场中演化,若轮廓曲线未完全收敛到边界,则在未收敛的轮廓曲线上取新样本点,按前面方法计算出新的向量场.经过在多阶段向量场中的演化,轮廓曲线最终收敛到目标边界.实验结果表明,相比于传统方法,文中方法更有效.    

20.  采用二元非共沸工质的有机朗肯循环热力学分析  
   高乃平  吴继盛  朱彤《同济大学学报(自然科学版)》,2018年第8期
   建立了亚临界混合工质有机朗肯循环热力学模型,基于沸点差法提出了混合工质筛选方案,以净输出功为目标函数优化了蒸发参数和质量配比,针对不同热源温度筛选出了最佳混合工质;比较分析了最佳混合工质和最佳纯工质的系统性能参数、损分布.结果表明,各热源温度下最佳混合工质的净输出功均超过了同热源温度下的最佳纯工质,增长幅度为0.13%~5.04%.较小的汽化潜热和接近冷却水温升的冷凝温度滑移是混合工质净输出功大于纯工质的主要原因;混合工质的膨胀机进口处压力、温度均低于纯工质,最大降低幅度分别达到了27.08%和9.93%;混合工质的膨胀机损和冷凝器损均小于纯工质,总损也低于纯工质.    

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