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针对已有匹配方法匹配特征点少、图像匹配精度低的问题,提出一种基于边缘形状描述子的图像特征匹配算法。该算法首先利用曲线凸性将图像边缘分割为近似直线段组,再将连接多个直线段的点定义为关键点,将关键点周围直线段组定义为形状特征包,最后利用局部形状特征包中所有点集相对其几何中心的位置关系分布形成描述子。实验结果表明：该算法的图像匹配正确率均高于SIFT算法和Shape Context算法,且对噪声问题不敏感,可应用于基于Hough变换的物体检测。 相似文献
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针对肝脏分割影像中模糊的肝脏边界,提出了一种新颖的用于腹部CT肝脏分割的边界监督模型.该模型包括肝脏区域分割模块和边界分割模块,其中边界分割模块使用肝脏边界进行监督训练,输出精准的肝脏边界.模型将肝脏区域分割输出与边界分割输出融合在一起,得到最终的肝脏分割预测.肝脏区域分割模块与边界分割模块分别设置了相应的损失函数进行监督训练.模型使用腹部器官分割挑战提供的数据集进行了消融实验并与先进模型进行了评估.结果证明该方法的有效性和优异性,提出的边界分割模块有助于保留肝脏的边缘信息,提高了肝脏分割的性能. 相似文献
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针对非受限压缩试验中软组织样本附加力对样本高度以及力学响应存在影响的问题,提出了一种能够消除样本附加力的修正方法,使得到的本构模型参数更加接近于真实.首先对软组织本构模型提出了修正,包括用以消除附加力对几何参数影响的几何修正项和用以消除样本自身重力对力学响应影响的应力修正项.然后通过对肝脏样本进行压缩松弛实验,依次施加不同载荷并测量给定载荷条件下的样本高度,利用二阶的Prony级数拟合得到松弛阶段的稳定值作为样本的准静态响应.基于获得的软组织样本的准静态力学响应,利用修正后本构模型与无修正本构模型拟合得到模型参数,对比修正前后模型的拟合误差来验证方法的有效性.结果显示:修正后的模型具有更小的拟合误差,尤其在小应变区域误差要明显小于无修正模型,表明所提修正方法能够在一定程度上消除附加力的影响. 相似文献
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