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摘要:
由Kass等人提出的主动轮廓模型,本质上是一条能量最小化的轮廓曲线.它作为一种全新的采用自上而下机制的图象目标提取方法,由于它有效地利用了高级信息,从而提高了目标提取的速度和准确性,已经在数字图象处理和计算机视觉领域得到了广泛的应用.原始的主动轮廓模型算法可以分为构造能量函数、推导欧拉方程、离散化和迭代求解4步.但该算法存在许多问题,为此在分析原始主动轮廓模型算法和一些改进算法的基础上,提出了一种基于遗传算法的主动轮廓模型算法,并给出实验结果.实验结果证明,基于遗传算法的主动轮廓模型不仅成功地解决了原方法收敛易陷人局部最小值的问题,也提高了目标提取的成功率.
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文献信息
篇名 基于遗传算法的主动轮廓模型
来源期刊 中国图象图形学报A辑 学科 工学
关键词 主动轮廓模型 遗传算法 目标提取
年,卷(期) 2003,(1) 所属期刊栏目 学术论文与技术报告
研究方向 页码范围 41-46
页数 6页 分类号 TP391.41
字数 5935字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-8961.2003.01.007
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1 刘志俭 国防科技大学自动控制系 11 115 7.0 10.0
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研究主题发展历程
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主动轮廓模型
遗传算法
目标提取
研究起点
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期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
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