多相水平集相关论文
针对位于合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）图像近岸区域中的密集船只难以有效区分的问题，采用了改进的多相水平集方法。......
由于乳腺肿瘤超声图像的边界模糊,且灰度异质现象较严重,准确分割出肿瘤区域是一项具有挑战性的工作。针对传统的Chan-Vese模型和......
手脸近距遮挡属于深度传感器应用中具有代表性的难点问题，针对该问题提出了一种综合利用颜色与深度信息的手势识别方法。采用核模糊......
图像分割作为一项基础的数字图像处理技术,广泛应用于生产生活的各个领域。针对传统活动轮廓模型中初始轮廓线选择,噪声污染,复杂......
生物工程学的研究过程中有大量的工作是关于观测和记录实验对象的状态变化,这耗费了研究者大量的时间。随着视频摄像技术的发展,研......
应用数据挖掘技术进行地质储层预测,在石油开发中是一项重要的技术。由于大多数地震数据并不具有监督信息,故而聚类技术成为了地质......
在手语识别和异常行为检测领域中,手脸交互行为识别是其中一个重要的、极具挑战的研究方向。手语教材中有大量的手脸近距离交互词......
针对城市区域信息提取的现实需要，本文研究了SAR对地观测技术在建筑物信息提取中的方法。本文的研究包括两个方面，一个方面是针对大......
针对在分割多个目标时多相水平集模型对初始轮廓曲线敏感且计算量大的问题,提出采用模糊C均值聚类算法将图像进行粗分割,初始化多......
图像中存在的灰度不均匀现象与演化曲线被错误的目标边缘引导给图像的多相分割带来了很大困难。针对这一问题,利用对数变换将乘性......
由于Chan-Vese(C-V)模型通过单个水平集的符号将待分割图像划分为目标和背景两个部分,所以当图像的多个目标的轮廓成多连接时,C-V......
由于Chan-Vese(C-V)模型采用的是单一水平集,所以只能通过水平集的符号表示目标和背景两个区域。当三维医学图像的目标区域含有复......
传统的多相水平集图像分割算法普遍存在图像分割运行时间较长、成本消耗较大、错误率较高等问题。为了解决上述问题,提出一种基于......
目的:研究一种半自动的适用于CT图像中肝脏病变区域比较复杂的图像分割方法。方法:C-V模型和多相水平集相结合的分割方法,C-V模型......
笔者提出了一种无需重新初始化水平集函数的多相变分水平集图像分割方法.根据Vese -Chan提出的多相模型的区域竞争思想,结合图像区......
人脑MRI结构像(anatomical MRI, aMRI)能够以较高的空间分辩力反映脑部组织的解剖结构。在放射学与神经影像学研究领域,人脑aMRI数......
提出了一种基于几何活动轮廓模型分割的SAR机场掩体目标检测方法。根据SAR图像的特性选择了Chan-Vese模型(C-V模型),对其进行加窗,......
由于基于简化M_S模型的多相水平集图像分割模型仅仅利用了图像的区域信息,对图像的另一个重要信息(边缘信息)没有有效的利用,同时......
针对现有的菌落自动识别计数方法对背景敏感、对多菌种菌落分割普适性差的缺点,提出一种基于改进水平集的全自动菌落分割、计数方......
