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基于区域信息的Snake模型医学图像分割 总被引:2,自引:0,他引:2
本文针对Snake模型应用于图像边缘检测时对于噪音过于敏感的不足和易于从弱边界溢出.提出了一种新的约束力。在新的约束力的作用下,Snake模型可以很好地减小噪音的干扰,防止曲线溢出弱边界,并使初始曲线具有更大的选择空间,使模型的分割性能更好。实验证明该模型可以分割出较好的目标边界。 相似文献
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在近几十年来,随着计算机技术和模式识别技术的快速发展和在临床医学中的广泛应用,医学图像处理技术也伴随着得到了长足的发展,数字图像分割在临床医学中的应用越来越广泛。Kass等人在1987年提出了主动轮廓线(Snake)模型,已经广泛应用于图像处理的各个领域,如图像分割,边缘检测和运动跟踪等。GVFSnake对传统模型的缺点进行改进。本文把GVFSnake应用在医学三维序列序列图像分割中,并进行仿真和研究。 相似文献
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视频对象分割中基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法 总被引:5,自引:0,他引:5
本文提出了一种基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法 ,用于视频对象的分割 .该方法为每一帧图像的分割模板建立Gibbs随机场模型 ,将时间域分割结果作为初始标记场 ,空间域的分割结果作为一个图像观察场 ,然后利用Gibbs模型的约束条件将二者结合起来 ,得到该帧最后的分割标记场 .实验结果表明 ,这种时空结合方法可以较好地避免以往的比重法过分依赖于空间域分割精度的问题 . 相似文献
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视频对象分割中基于Gibbs随机场模型的空分割结合方法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文提出了一种基于Gibbs随机场模型的时空分割结合方法,用于视频对象的分割.该方法为每一帧图像的分割模板建立Gibbs随机场模型,将时间域分割结果作为初始标记场,空间域的分割结果作为一个图像观察场,然后利用Gibbs模型的约束条件将二者结合起来,得到该帧最后的分割标记场.实验结果表明,这种时空结合方法可以较好地避免以往的比重法过分依赖于空间域分割精度的问题. 相似文献
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提出了一种具有形状约束的人脸轮廓提取算法,该算法根据人脸形状近似椭圆的特征,在S12ake的能量函数中加入形状能量,使控制点间的联系得到加强,以提高收敛结果的准确性,实验结果表明,提出的方法能够较好地提取复杂背景中的人脸轮廓,是一种有效的方法. 相似文献
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基于时空分割融合的视频对象提取改进算法 总被引:3,自引:2,他引:3
提出一种基于时空分割融合的视频对象提取改进算法:时间分割基于变化检测,其关键是通过直方图分析选取合适的阈值;空间分割采用修正的分水岭变换,并通过一种基于时间距离和空间距离测度的区域合并算法克服“过分割”问题。实验结果表明,它可取得比COST211 AM更好的分割结果。 相似文献
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在传统时空联合算法的基础上,提出了一种基于定时段区域补偿的视频对象分割后处理算法。首先,通过对帧差图像进行噪声抑制和膨胀连接获得变化检测模板;然后,对原始图像进行开闭重构简化,求取形态学梯度,通过对形态学梯度图像进行非线性变换和梯度等级划分并最终由分水岭算法获得对象的精确边界,通过比例运算提取出视频对象的初始二值化模板;最后,通过定时段区域补偿获得最终的完整视频对象模板。实验结果证明了该算法的正确性和有效性。 相似文献
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提出了一种新的基于时域定区间记忆补偿的视频对象分割算法。首先,使用对称帧帧差累计法及帧差图像的四阶矩检测出初始运动变化区域;然后,对检测出的初始运动变化区域通过时域定区间记忆补偿法进行补偿,并进一步整合形成全局运动记忆母板,在空域使用Sobel边缘检测算子较为精确地检测得到当前帧中所有边缘;最后,进行时空融合,从而提取出完整精细的运动对象轮廓并通过填充得到运动对象模板。实验证明了本文算法的正确性和快速性。 相似文献
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综合利用通用霍夫变换与Snake算法对序列图像的分割 总被引:3,自引:0,他引:3
提出了一种综合算法对图像序列进行分割:首先根据上一帧图像物体形状信息用霍夫变换确定在当前帧中同一物体的大致轮廓、位置,再以此轮廓作为初始值,用Snake算法检测出物体的局部形变,对于序列的第一帧用手工勾出目标物体大致轮廓.由于通用霍夫变换抗噪声能力强,而Snake能准确地找出局部形变物体的边缘,综合两种算法的特点能精确地分割出复杂背景下特定的物体. 相似文献
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在基于深度图的虚拟视点绘制过程中,由于通过深 度估计软件获取的深度视频存在大量的失真,从而导致绘制的虚拟视点中存在纹理失真和缺 失现象。本文围绕深度视频失真类型,提出一种基于分割的深度 视频校正算法。利用彩色深度一致性信息分区域校正深度失真,以解决由于深度块失真造成 的虚拟视点纹理 缺失问题。首先,提取彩色视频运动和边缘区域,得到彩色视频边缘和运动区域掩模图;其 次,在边缘和运 动信息的辅助下,对彩色图像进行Mean Shift聚类,并将不同类别区域赋以不同的标签;最 后,分别统计不 同类别连通区域对应的深度直方图,利用其峰值校正深度视频中深度彩色非一致区域。实验 结果表明,本文提 出的基于分割块的深度视频校正算法优于部分基于像素的滤波算法,可以有效地校正深度视 频块失真,解决 虚拟视点边缘失真和纹理缺失问题,同时虚拟视点质量平均提高了0.20dB。 相似文献
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基于改进分水岭算法的立体视频对象分割 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种结合视差和边缘信息进行立体视频对象的分割方法。针对传统分水岭算法过分割的问题,提出了改进的算法。采用基于自适应权值的立体匹配方法获得可靠的视差图,并利用改进分水岭算法进行视差图分割,获得初始的视频对象区域,随后对初始视频对象进行边缘检测,通过提取其轮廓获得准确的对象,最后提出基于区域的对象跟踪方法,完成后续帧视频对象的分割。实验结果表明,本文提出的方法可以获得良好的分割结果。 相似文献
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针对现有动态背景下目标分割算法存在的局限性,提出了一种融合运动线索和颜色信息的视频序列目标分割算法。首先,设计了一种新的运动轨迹分类方法,利用背景运动的低秩特性,结合累积确认的策略,可以获得准确的运动轨迹分类结果;然后,通过过分割算法获取视频序列的超像素集合,并计算超像素之间颜色信息的相似度;最后,以超像素为节点建立马尔可夫随机场模型,将运动轨迹分类信息以及超像素之间颜色信息统一建模在马尔可夫随机场的能量函数中,并通过能量函数最小化获得每个超像素的最优分类。在多组公开发布的视频序列中进行测试与对比,结果表明,本文方法可以准确分割出动态背景下的运动目标,并且较传统方法具有更高的分割准确率。 相似文献