【摘 要】
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在图像不太复杂的情况下(如医学图像等),背景区域与前景区域在分布上有较为明显的区别,基于低层次语义描述(如灰度,梯度等)的图像分割算子仍然是寻找目标区域的主要手段,其中
【机 构】
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华中科技大学电信系,武汉光电国家实验室,武汉 430074
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在图像不太复杂的情况下(如医学图像等),背景区域与前景区域在分布上有较为明显的区别,基于低层次语义描述(如灰度,梯度等)的图像分割算子仍然是寻找目标区域的主要手段,其中应用最为成功的是活动轮廓模型算法(如"Snake"),由于活动轮廓模型算法的复杂度比较高,因此很难应用在对时间限制较为严格的环境中,如显微镜自动扫描平台下的细胞图像分割,和基于背景差分的运动区域检测等。为解决这一问题,本文提出了一种基于边界搜索的图像闭合轮廓提取算子。本文算法具有和活动轮廓模型相当的性能,同时还享有复杂度很低的特点,从而可以应用于更为广泛的领域,特别是在对时间限制较为严格的环境中,甚至可以满足实时图像处理的要求。
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