变分水平集方法相关论文
针对目前海冰信息解译时对海冰外缘线及面积信息提取不精确、业务化应用不强问题,提出一种基于分裂Bregman算法的海冰外缘线自动提......
合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）是一种获取遥感影像的重要手段,由SAR产生的图像中包含着丰富的信息,但也存在着大量的......
图像分割是计算机视觉的一个重要研究课题,图像分割技术就是把图像分割成具有相同的强度、纹理、颜色、运动等子区域,由于图像中物......
图像分割是计算机视觉研究的基础问题。变分水平集方法由于其复杂拓扑结构自适应表达、二维/三维图像分割表达的一致性、多模型集......
医学图像多相分割与多器官的三维重建在计算机辅助诊断及虚拟手术中有着重要的应用,但由于医学图像本身的复杂性和多样性,经典的图......
随着医学影像技术的广泛应用,医学图像分析方法的研究也得到了越来越多的关注。稳定与准确的前列腺组织分割对异常组织病理结构分......
岩土工程材料的细观结构特征会在很大程度上影响其宏观力学行为。随着数字图像处理技术的逐渐成熟,基于变分水平集方法的偏微分方......
三维重建在医学图像分析、电影特效、军事领域、移动机器人导航、智能交通、工业检测等方面具有很重要的实用价值。因此，对三维重建......
SAR图像分割是SAR图像处理的重要技术之一，是SAR图像进一步解译的基础，其目的是将SAR图像中有意义的部分提取出来，诸如SAR图像的纹理......
基于三维图像多相分割问题,采用变分水平集方法,借助能量泛函得出水平函数演化方程,再取值不同的参数构建相应的区域模型。选取虚......
针对体素着色方法所重建出的模型存在大量空洞与缺损的问题,提出了一种模型修复方法。首先采用改进的变分水平集方法恢复出封闭完......
对二维定常Stokes方程的形状识别问题进行了研究.直接从变分原理出发,将经典的形状灵敏度分析方法与水平集方法相结合,提出了一种......
植物根系图像分割是根系构型特征提取和分析的前提.针对传统图像分割方法在处理叶菜根系弱边缘图像中存在分割精度和稳定性较差的......
由于合成孔径雷达(SAR)图像中存在大量的乘性斑点噪声,导致在使用现有的变分分割方法进行SAR图像分割时无法得到理想的结果。为此,......
基于隐式曲面的水平集表达、隐式曲面上的内蕴梯度概念和图像分割的标记函数方法,建立了隐式曲面上多相图像分割的水平集模型,并设......
绿潮面积信息提取是绿潮遥感监测中极其重要的环节,其结果将直接影响后续的统计分析和预测预警工作。目前科研人员一般基于传统阈......
本文基于I-divergence-TV （IDT）去噪模型和变分水平集方法提出一个新的局部拟合活动轮廓模型.该模型能有效解决SAR图像的分割问题,并......
影像信息提取自动化程度低是高分影像应用潜力得不到充分发挥的主要限制因素,水平集分割方法凭借其自由拓扑性及多信息共融性得到......
变分水平集方法为多相图像分割提供了统一框架,但其能量泛函的局部极值问题和较低的计算效率制约着该类方法的应用,文中针对此问题......
传统的实现测地线活动轮廓(Geodesic Active Contour,GAC)模型的水平集方法中,采用迎风方案作数值求解,需要使用足够小的时间步长,......
为解决变分水平集分割模型能量泛函的非凸性及其易陷入局部极小值解的问题,研究变分水平集分割模型的全局优化问题.基于Aubert-Auj......
该文针对高分辨率SAR图像的分割问题提出了一种新的快速的水平集方法。该方法基于G0分布能够同时描述高分辨率和中低分辨率条件下......
基于测地线活动轮廓（GAC） 模型的变分水平集方法在图像分割领域目前应用较多,但其结果会受到图像边缘因子g 的影响,基于这一点考虑引......
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工程学和医学等领域中的很多问题进行抽象后可转化为散乱数据的光滑曲面重构问题。在散乱数据附近设定初始轮廓,将初始轮廓间接地......
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在现代科技社会中,随着数字图像处理技术的高速发展,图像分割和物体边缘检测被广泛应用于医学领域,军事领域,公共防卫领域,计算机......
逆向工程作为现代设计和制造的重要技术手段,是CAD/CAM领域缩短产品再设计与制造周期的重要技术之一。同时在汽车、娱乐、医疗等行......
图像分割是图像理解和识别的前提，并作为图像处理的基础环节，一直是图像处理和计算机视觉领域的热点和难点问题。基于水平集图像分割......
随着现代医学成像技术的发展,医学图像分割技术已广泛的应用于临床病例中,而且具有深入研究的重要性。本文以曲线的变分水平集演化......
多相图像分割通常利用多个水平集函数分别定义不同区域的特征函数,其极值求解问题需要对多个函数分别求极值,计算效率较低。针对三......
