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非线性数据拟合模型结合交叉参考迭代的医学椭圆形状检测
引用本文:徐爱霞,张晓玲. 非线性数据拟合模型结合交叉参考迭代的医学椭圆形状检测[J]. 燕山大学学报, 2007, 31(5): 438-440,445
作者姓名:徐爱霞  张晓玲
作者单位:燕山大学,信息科学与工程学院,河北,秦皇岛,066004
摘    要:为提高噪声环境下椭圆类物体形状检测算法的稳定性与准确性,本文提出非线性数据拟合模型结合交叉参考迭代的新思路。首先提取噪声环境下椭圆类物体的边缘并进行初始形状拟合,然后参考拟合误差的大小舍弃边缘噪声与毛刺,再进行新的迭代拟合,直到拟合平均误差收敛到设定门限以下,从而得到自然椭圆物体形状参数。仿真实验结果表明本文提出的算法针对噪声环境下椭圆类物体的形状检测具有较高的稳定性和准确性,在实际医学应用中具有重要的参考价值。

关 键 词:形状检测  交叉参考  随机Hough变换  非线性数据拟合
文章编号:1007-791X(2007)05-0438-03
修稿时间:2007-04-01

Ellipse-shape detection based on nonlinear data fitting and cross-reference iterative model
XU Ai-xia,ZHANG Xiao-ling. Ellipse-shape detection based on nonlinear data fitting and cross-reference iterative model[J]. Journal of Yanshan University, 2007, 31(5): 438-440,445
Authors:XU Ai-xia  ZHANG Xiao-ling
Affiliation:1. College of Information Science and Engineering, Yanshan University, Qinghuangdao, Hebei 066004, China
Abstract:
Keywords:shape detection   cross-reference iterative model   randomized Hough transform   nonlinear data fitting
本文献已被 维普 万方数据 等数据库收录!
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