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摘要:
图像分割在计算机视觉和模式识别中起着重要的作用,近年来基于活动轮廓和水平集方法的图像分割模型得到了广泛的研究.提出一种新的边缘与区域相结合的活动轮廓模型,并利用水平集方法来进行曲线的演化.通过合成图像和真实图像的实验,提出的模型与经典的Chan-Vese模型相比,不但提高了抗噪能力,而且可以更准确地检测图像的边缘,同时分割精度也得到了较大的提高.
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内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 边缘与区域联合活动轮廓模型研究
来源期刊 计算机与网络 学科 工学
关键词 图像分割 活动轮廓模型 水平集方法 Chan-Vese模型
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 技术论坛
研究方向 页码范围 102-104
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 1454字 语种 中文
DOI
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 杜文超 9 17 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
活动轮廓模型
水平集方法
Chan-Vese模型
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
计算机与网络
半月刊
1008-1739
13-1223/TN
大16开
石家庄市174信箱215分箱
18-210
1975
chi
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28003
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32
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