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摘要:
经典的活动轮廓模型主要有基于边界信息、基于区域信息以及两者相结合的活动轮廓模型,而测地线活动轮廓模型即GAC(Geodesic Active Contour)模型和C-V(Chan-Vese)模型分别是基于边界信息和基于区域信息的活动轮廓模型中具有代表性的模型,通过实验表明,两种模型各有各的优点也存在各自相应的局限性,对此该文进行了详细的总结,针对两者的局限性有学者提出两者结合的CV-GAC模型,在该文中进行了三者的实验对比分析,实验结果表明CV-GAC模型取得了较好的分割效果。
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文献信息
篇名 基于C-V和GAC模型的水平集图像分割
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 图像分割 水平集方法 GAC模型 C-V模型 CV-GAC模型
年,卷(期) 2017,(7) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 148-151
页数 4页 分类号 TP18
字数 语种
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 何书前 海南师范大学信息科学技术学院计算机科学与技术系 51 72 5.0 6.0
2 赵明 海南师范大学信息科学技术学院计算机科学与技术系 3 0 0.0 0.0
3 张鸣 海南师范大学信息科学技术学院计算机科学与技术系 2 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
水平集方法
GAC模型
C-V模型
CV-GAC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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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