基于GVF Snake和边界跟踪的主动轮廓图像分割 |
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引用本文: | 蒋小波,梁久祯,周世兵.基于GVF Snake和边界跟踪的主动轮廓图像分割[J].济南大学学报(自然科学版),2015(4):269-274. |
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作者姓名: | 蒋小波 梁久祯 周世兵 |
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作者单位: | 江南大学智能系统与网络计算研究所,物联网工程学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(61170121);中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP11235) |
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摘 要: | 梯度向量流蛇(GVF Snake)模型在处理图像分割问题上取得了较好的结果,但它对初始轮廓曲线的依赖程度较大且梯度向量场计算时间较长,故此提出一种基于GVF Snake模型和边界跟踪的轮廓提取图像分割算法。该算法利用边界跟踪算法进行粗糙的分割,获取边缘位置有效信息点,经采样后生成一条初始轮廓线。同时,基于拉格朗日法求解梯度向量场的方法,提出一个距离终止条件以提高计算速度。实验结果表明,与GVF Snake、手动GVF Snake和CV活动轮廓算法相比,该算法有效提高了图像分割的自动化程度和分割精度。
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关 键 词: | 梯度向量流蛇模型 边界跟踪 初始化 梯度场计算 图像分割 |
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