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摘要:
本文在Mumford-Shah模型的基础上,将传统几何曲线演化的驱动力(图像梯度局部信息)、Mumford-Shah模型的全局信息以及水平集的符号距离函数统一在一个变分框架之下,完成曲线演化过程的数值计算.本混合模型无需重新计算演化曲线的初始位置,可选择较大时间步长.实验结果表明,新的混合模型既保留了原有曲线演化模型的优势,又能高效稳健、快速地完成曲线演化过程.
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文献信息
篇名 一种新的曲线演化混合模型图像分割算法
来源期刊 电路与系统学报 学科 工学
关键词 图像分割 Mumford-Shah模型 水平集 曲线演化 符号距离函数
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 论文
研究方向 页码范围 48-52
页数 5页 分类号 TP391
字数 3626字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-0249.2007.04.011
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨丰 南方医科大学生物医学工程学院 52 330 11.0 15.0
2 温铁祥 南方医科大学生物医学工程学院 4 78 4.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
Mumford-Shah模型
水平集
曲线演化
符号距离函数
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
电路与系统学报
双月刊
1007-0249
44-1392/TN
16开
广东省广州市
1996
chi
出版文献量(篇)
2090
总下载数(次)
5
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导