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摘要:
Chan.Vcse模型以其能较好地处理图像的模糊边界和复杂拓扑结构而广泛运用于图像分割中.但针对含灰度不均匀性和复杂背景的图像分割效果较差.提出一种基于图割方法的自适应分片常数式的CV模型.首先通过计算距离函教和邻域相似度修正CV模型的拟舍项及长度项;然后根据像素点和拟合中心的相似度控制划分拟合中心所在的区域,以备准确估计拟舍中心;最后利用图割算法最小化能量函数并得到新的拟合中心以进行下一轮最小化,从而得到更准确且高效的分割结果.
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文献信息
篇名 快速自适应分片常数CV模型
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 CV模型 分片常数 自适应 拟合中心 图割
年,卷(期) 2010,(28) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 13-16
页数 分类号 TP391.41
字数 5187字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.28.004
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 韦志辉 南京理工大学计算机学院 124 1896 20.0 36.0
2 葛琦 南京理工大学计算机学院 3 28 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
CV模型
分片常数
自适应
拟合中心
图割
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
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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
高等学校博士学科点专项科研基金
英文译名:
官方网址:http://std.nankai.edu.cn/kyjh-bsd/1.htm
项目类型:面上课题
学科类型:
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