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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:11,自引:0,他引:11  
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.
Mumford-Shah模型在图像分割中的研究   总被引:6,自引:1,他引:5  
介绍了图像分割中的Mumford-Shah(MS)模型,提出了一种新的MS模型的数值求解方法。首先在数学上指出了MS泛函弱解在SBV函数空间中的存在性,然后讨论了计算弱解的数值逼近方法。为了得到MS泛函的数值解,首先定义了自适应三角剖分空间上的离散型MS泛函,然后在每次迭代前对有限元网格进行相应的自适应调整,接着采用拟牛顿最小化方法,并通过收敛意义上的离散有限元逼近,得到离散型MS泛函在每次迭代中的最小值。实验结果表明,该方法适合含噪图像的分割,是一种有效的图像分割算法。  相似文献
3.
一种提花织物图像的有限元分割算法   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
提花织物图像分割是提花图案设计的关键,曲线演化模型是一种流行的图像分割方法,但是该方法无法检测含噪环境下的图像特征.由于Mumford-Shah(MS)模型能够在噪声环境下对不连续边集进行检测,因此它比曲线演化模型更适于对含噪提花织物图像的分割.提出一种结合有限元法和拟牛顿法的MS模型数值求解算法,并有效用于含噪提花织物图像的分割.首先定义了自适应三角剖分空间上的离散MS模型,并在每次迭代前对有限元网格进行自适应调整,以提高迭代的性能.接着采用拟牛顿最小化方法,通过收敛意义上的离散有限元逼近得到离散MS模型的最小值.该算法被用到含噪提花织物图像的分割中,取得了良好的效果.  相似文献
4.
针对能够同时进行图像分割、去噪与重建目的的Mumford-Shah能量泛涵最小值图像模型求解非常困难这一问题,提出了"多层Mumford-Shah图像分割、去噪与重建模型"和求解该多层模型最小值的"水平集逐层迭代算法".该多层模型是Mumford-Shah"最小分割问题"的"多层"模型.实验结果表明,该方法不仅能够同时进行具有T型图像边缘或更复杂拓扑结构图像边缘的图像分割、去噪与重建,而且比Tsai A.等人提出的多层求解轮廓和Chan T.等人提出的多相水平集方法更简单更有效.  相似文献
5.
We propose and analyze extensions of the Mumford-Shah functional for color images. Our main motivation is the concept of images as surfaces. We also review most of the relevant theoretical background and computer vision literature.  相似文献
6.
We cast the problem of multiframe stereo reconstruction of a smooth shape as the global region segmentation of a collection of images of the scene. Dually, the problem of segmenting multiple calibrated images of an object becomes that of estimating the solid shape that gives rise to such images. We assume that the radiance of the scene results in piecewise homogeneous image statistics. This simplifying assumption covers Lambertian scenes with constant albedo as well as fine homogeneous textures, which are known challenges to stereo algorithms based on local correspondence. We pose the segmentation problem within a variational framework, and use fast level set methods to find the optimal solution numerically. Our algorithm does not work in the presence of strong photometric features, where traditional reconstruction algorithms do. It enjoys significant robustness to noise under the assumptions it is designed for.  相似文献
7.
正电子发射断层重建是一类不适定问题,因此正则化方法常用来抑制噪声提高重建的质量.依据Mumford-Shah泛函模型提出了该类重建问题的统一变分模型.基于这一模型,提出了一种新的基于扩散方程的PET重建算法,同时给出了线性和非线性两种方法.实验结果表明,两种方法均有良好的重建性能,并且非线性方法通过合理的设置参数,能体现出较为优越的抗噪声性能和边缘保持特性.  相似文献
8.
Topological sensitivity analysis is performed for the piecewise constant Mumford-Shah functional. Topological and shape derivatives are combined in order to derive an algorithm for image segmentation with fully automatized initialization. Segmentation of 2D and 3D data is presented. Further, a generalized Mumford-Shah functional is proposed and numerically investigated for the segmentation of images modulated due to, e.g., coil sensitivities.
M. HintermüllerEmail:
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