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摘要:
随着图像处理技术的发展,图像分割技术也日趋走向成熟,但是传统的分割方法很难实现全局分割,对目标边缘的检测存在漏检以致于无法实现有效的精确的分割,基于自适应形态梯度和区域信息的图像分割算法能弥补这些缺陷.为解决这个问题,我们提出了边缘检测采用自适应形态梯度的方法,区域信息的检测采用Chan–Vese模型的最小化准则思想,把演化曲线放在一个控制的轮廓范围内不断演化,直到检测到目标物体为止,实验结果表明,该模型能停止在目标物体的边界,能检测到目标物体的凹陷区域,克服了目标边缘漏检问题,提高了分割的准确性.
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文献信息
篇名 结合自适应形态学梯度和区域信息的彩色图像分割
来源期刊 科技信息 学科
关键词 图像分割 主动轮廓 形态学梯度 自适应变化系数
年,卷(期) 2012,(34) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 558-559
页数 分类号
字数 3685字 语种 中文
DOI
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周丽芬 25 42 5.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
主动轮廓
形态学梯度
自适应变化系数
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
科技信息
旬刊
1001-9960
37-1021/N
大16开
山东省济南市
24-72
1984
chi
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124239
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249
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