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1.
基于主动轮廓模型和水平集方法的图像分割技术   总被引:2,自引:2,他引:11       下载免费PDF全文
图像分割是计算机底层视觉中首要解决的关键问题。为了使人们对该领域现状有个概略了解。首先回顾了近十几年来基于主动轮廓模型的图像分割技术的发展概况;然后分类介绍了基于边界、基于区域和基于边界与区域的主动轮廓模型技术的演变及各自的优缺点,以及相应的能处理轮廓拓扑变化的稳定数值求解方法——水平集方法;最后展望了主动轮廓模型在图像对准中的应用。  相似文献
2.
基于改进的level set嘴唇轮廓定位方法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
根据嘴唇的几何分布特性,提出一种基于多方向的水平集方法(Multi-Level set)来进行嘴唇轮廓的定位。Multi-Level set方法通过对嘴唇图像多个方向的滤波得到新的边缘检测函数来增强嘴唇轮廓的梯度信息,然后利用能量函数最小化来使初始曲线向嘴唇轮廓靠近,达到说话人嘴唇轮廓的精确定位。实验证明用Multi-Level set方法定位嘴唇轮廓的准确率比level set提高了7.32%。  相似文献
3.
基于水平集理论的图像分割   总被引:1,自引:1,他引:0  
图像分割要求同一区域中的象素要具有某些相同的特性,不同的子区域具有不同的特性.本文算法利用水平集理论的曲线演化方法,提出了一种新的图像分割算法.该算法利用区域内方差描述区域一致性,区域间灰度均值之差的平方描述区域间差异性,对能量函数用梯度最陡下降法,推导出曲线演化方程.实验结果表明,该算法分割结果更符合实际情况,并随着迭代次数的增加,轮廓曲线边界平滑;当达到一定的迭代次数时,图像分割结果稳定.  相似文献
4.
基于区域划分的曲线演化多目标分割   总被引:1,自引:1,他引:16  
杨莉  杨新 《计算机学报》2004,27(3):420-425
该文在小波变换的多分辨率框架下建立了一种基于曲线演化的多目标分割算法,并且目标分割由两步实现:(1)区域划分,将图像域分为多个子区域;(2)在各子区域中,采用基于简化的Mumford-Shah模型的曲线演化方法进行分割,从而实现了多个(不局限于一个)不同平均灰度目标的分割.由于算法建立在区域划分和CV方法的基础上,因而对受噪声影响大、边缘模糊的多个不同质区域仍能得到正确的分割.同时算法从多方面提高了曲线演化速度.  相似文献
5.
基于变分水平集的灰度不均匀医学图像分割   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
林颖  印桂生  杨耘 《计算机工程》2010,36(24):203-205
针对医学图像中存在的灰度不均匀现象,提出一种变分水平集分割模型。将邻域信息引入到基于Bayes决策准则的水平集分割框架中,以增强灰度不均匀条件下弱目标边界的识别能力。为缓解模型求解时易出现的局部极小问题,设计一种简单而有效的随机优化方法以搜索近似全局最优解。实验对比及分析验证了该水平集分割模型在多种灰度不均匀场景下均表现出较好的分割性能。  相似文献
6.
传统的实现测地线活动轮廓(Geodesic Active Contour,GAC)模型的水平集方法中,采用迎风方案作数值求解,需要使用足够小的时间步长,在曲线演化的过程中需要重新初始化,故效率低,据此,给出一种基于测地线活动轮廓模型的变分水平集方法,引入了一个水平集函数的强制项,避免了重新初始化,简化了初始化的工作,通过实验证明了这种方法是有效的,稳定的。  相似文献
7.
在成像制导过程中需要实时处理大量信息。为了尽可能在保留有效信息情况下降低计算量,提出了一种基于人眼非均匀采样特性和水平集曲线演化方法相结合的红外目标跟踪方法。首先利用对数极坐标模型的旋转、缩放及灰度分布不变性来压缩信息量,以提高计算速度。然后采用基于目标灰度和边缘特征的水平集曲线演化方法来抑制目标的非刚性形变,从而实现对非刚性变形目标的稳健跟踪。与传统的Mean Shift跟踪方法和粒子滤波跟踪方法相比,该方法具有跟踪稳定、精度高等优点。实验结果表明,该方法能够有效抑制目标的非刚性形变。  相似文献
8.
对传统的基于梯度的Level set方法和基于区域的Chan-Vese分割模型进行分析,提出结合局部梯度和同质区域全局均值信息的双水平集遥感影像分割模型,并利用变分法得到曲线的演化方程。该模型引入一种内部约束能量项近似地表示符号距离函数,使算法摆脱了重新初始化符号距离函数的缺陷,提高了曲线的演化速度,且可以同时分割出多类目标。在建筑物检测中可以同时检测出建筑物的向阳区域、屋顶和阴影区域。实验表明,该方法是一种有效的建筑物检测方法。  相似文献
9.
提出了一种基于改进水平集方法的遥感图像道路提取实用方法。针对水平集分割方法速度较慢以及对区域划分仅仅考虑灰度特征等不足,提出一种改进算法,通过引入罚函数项,并整合RGB空间和HSI空间的各通道信息,构造了一类基于多空间信息且无需重新初始化的水平集演化方程。同时针对遥感图像幅值大的特点,建立整图划分若干子图的划分方法,使提取的目标道路集中在少量子图中,减少了无目标背景干扰。利用QuickBird 0.61 m分辨率遥感图像进行道路信息提取试验,并建立评价指标对算法结果进行量化评价和分析。结果表明,研究的方法可较好地抑制区域背景噪声的干扰,快速准确地提出完整的道路区域,在道路交通规划辅助决策等领域具有重要的应用前景。  相似文献
10.
研究提高曲线演化的图像自动检测效果问题.由于图像识别度低、准确度低,传统 Chan-vese 活动轮廓模型(C-V 模型)不能检测到远离活动轮廓线且与平均灰度值相差大的边缘.图像分割算法采用水平集演化曲线外图像的目标和背景的灰度加权平均值,通过调节权重值,使演化曲线能准确快速收敛于远离平均灰度强度的图像边缘上.该算法具备拓扑变化能力,分割速度快,能克服原 C-V 模型不能检测到边缘缺陷,加速图像分割的收敛速度,提高分割效果.  相似文献
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