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1.
提出了改进的LBF模型(ILBF)及其图像分割算法.利用两种不同尺度参数的LBF模型分别描述局部和全局信息,并构造了新的能量函数.将局部熵引入到ILBF模型中,同时给出自动求取能量函数中权重参数ω的有效方法,用尺度参数σ较大的LBF模型替代LGIF模型中的C-V模型,较大σ值的LBF模型不仅具有全局特性而且具有局部特性;将进行数据处理后的局部熵引入到LGIF模型中,进而自动求取权重参数ω,克服了LGIF模型权重参数值的选取全程都需要人工参与的缺点.为了有利于计算机的自动求解和避免过多无用的循环迭代,提出了一种新的终止准则.  相似文献
2.
本文提出一种结合局部和全局灰度信息的图像分割模型。该模型通过引入新的控制参数,降低了局部拟合项在LBF模型中的主导作用,同时增加了全局信息在模型中的辅助作用,从而改进了局部二元拟合项,改进的模型不仅能分割灰度不均的图像,而且提高了轮廓初始化的灵活性。实验结果表明,针对一些合成和真实的图像,改进的模型减轻了对轮廓初始化位置、大小及噪声的敏感性,同时加快了曲线的演化速度,减少了CPU时间。  相似文献
3.
结合CV和LBF模型,提出一种混合的活动轮廓模型,同时采用L2+Sobolev梯度实现PDE演化方程.实验结果表明,该模型能够分割背景同质目标非同质以及简单的多目标同质图像,对初始轮廓大小以及噪声不敏感.  相似文献
4.
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.  相似文献
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