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摘要:
提出了一种基于微粒群算法(PSO)、水平集(Level Set)的快速曲线演化算法.该算法将图像分割分为两阶段,利用PSO方法对Snake模型中的控制点进行寻优,使控制点能快速地收敛到图像的边缘附近;利用插值算法,得到目标较粗糙的大致轮廓,以此目标轮廓作为初始的零水平集曲线;使用Level Set窄带方法得到准确的轮廓.从而克服了参数主动轮廓线模型对初始曲线敏感、噪声敏感和不能收敛到凹陷的边缘问题和几何主动轮廓线模型水平集方法计算量大等问题.实例研究结果表明了该算法的正确性、有效性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于PSO和Level Set的快速曲线演化算法
来源期刊 测试技术学报 学科 工学
关键词 微粒群算法 Level Set 图像分割 噪声 窄带
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 信号检测、算法与仿真
研究方向 页码范围 150-154
页数 5页 分类号 TP391
字数 3891字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-7449.2008.02.012
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 董敏 燕山大学机械工程学院 34 155 7.0 11.0
2 李国友 燕山大学电气工程学院 54 308 8.0 15.0
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研究主题发展历程
节点文献
微粒群算法
Level Set
图像分割
噪声
窄带
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
测试技术学报
双月刊
1671-7449
14-1301/TP
大16开
太原13号信箱
22-14
1986
chi
出版文献量(篇)
2837
总下载数(次)
7
总被引数(次)
13975
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