边缘停止函数相关论文
图像增强是图像处理的一个重要组成部分.该文研究并讨论了一类图像增强算法,各向异性扩散算法.首先,文章介绍了基本的各向异性扩散......
图像分割是图像处理和计算机视觉领域中的一个基本而又复杂的问题，其目的是把图像中感兴趣的目标从背景中分离出来，到目前为止，大量的......
随着科学信息计算的发展，在各个工程技术领域中（如医学、军事等）出现大量的数字图像（包括造影图像、红外图像等），需要有效、快速的提取数......
图像处理在军事、遥感、气象、医学等诸多领域中有重要的应用，而图像分割又是图像处理中的重要环节。图像分割的目的是把图像划分成......
边缘和纹理信息是图像的重要特征信息,在复原过程应得到有效地保持.为此提出了基于非局部总变分的自适应复原模型.新模型的能量泛......
图像分割是数字图像处理和计算机视觉等领域的重要预处理步骤,它在保留图像原始结构信息的同时,减少了图像的分析、识别和理解等高......
红外图像通常存在边缘模糊、对比度低、背景复杂等特点,传统的活动轮廓模型难以达到理想的分割效果。针对这种情况,提出了一种能够......
针对GAC模型在低对比度及边缘模糊图像分割中使用传统的边缘停止函数存在的不足,结合图像的区域特征及医学图像序列间的相关特性,......
针对C-V模型不能有效地分割多灰度级图像以及抗噪性不强的问题,分别引入了一个以高斯函数为核函数的局部二值拟合能量项和一个边缘......
在毫米波的图像恢复中,L-R算法是一种简单而有效的非线性方法,但当噪声不可忽略时,L-R算法难以获得较好的复原结果。针对毫米波图......
在基于边缘的活动轮廓模型中,边缘停止函数的选择是十分重要的。边缘停止函数是一个单调递减的正函数和高斯平滑后的图像梯度模的......
无需重新初始化模型是一个著名的变分水平集模型,在演化过程中无需周期性地重新初始化水平集函数。然而,由于其边缘停止函数是基于......
边缘停止函数在边缘活动轮廓模型中是十分重要的,它通常是由图像的整数阶梯度定义的。这种整数阶边缘停止函数有两个缺点:一是对噪......
由于毫米波图像分辨率低并伴随有大量噪声,其图像边缘常被噪声污染或丢失,为此提出保边缘自蛇模型并应用于毫米波图像去噪。引入只......
在基于边缘的活动轮廓模型中,边缘停止函数的选择是十分重要的。传统的边缘停止函数依赖于图像高斯平滑后的梯度模,这容易导致模型......
针对复杂的视频场景中目标追踪易受环境干扰的问题,提出了一种基于混合高斯模型和改进的C-V(Chan-Vese)模型相结合的新方法。其中......
在研究格子波尔兹曼图像修复模型的基础上,提出了一种改进的模型,该模型通过引入调节函数,使图像在梯度变化较大的区域减弱其扩散......
在基于边缘的几何活动轮廓模型中,边缘停止函数的选择会影响图像的分割效果,根据边缘停止函数的性质,提出一个新的边缘停止函数,代......
提出了一种新的图像分割方法.首先利用均值漂移方法对图像进行分割处理,在此基础上进行区域合并得到图像粗分割,然后利用粗分割的......
经典的测地线活动轮廓模型分割含有弱边界的目标时,难以得到真实边界.为解决这一问题,文中将结合局部二元拟合(LBF)方法和测地线活......
针对Chan-Vese模型含有许多参数,分割时需要人为调整参数,耗费大量的人力和时间的问题,提出了一个自适应正则化活动轮廓模型.首先,......
为了减少红外图像中起伏背景对弱小目标检测的影响,提出一种各向异性的红外背景预测方法。根据红外图像目标区域和平稳背景区域、......
C-V(Chan-Vese)模型不能分割灰度不均图像,分割速度慢。因此,对图像分割理论进行深入探讨,采用实验方法,提出一个新的边缘停止函数......
所有边缘活动轮廓模型都依赖边缘停止函数,该函数通常是高斯平滑图像的梯度模的单减函数。梯度能够刻画图像的局部边缘特征,但忽略......
首先利用Guided滤波器去除纹理和噪声干扰,获得图像的整体结构信息。然后,利用各向异性扩散算法中的边缘停止函数对传统的等照度线......
基于传统的变分水平集方法的图像分割,水平集函数必须周期性地重新初始化使之保持为符号距离函数,这存在如何选择重新初始化的时间......
针对现有钢轨表面缺陷检测方法复杂度过高且精确率较低,提出基于Sigmoid对比度拉伸的距离正则化水平集算法。通过对数变换和均值操......
边缘停止函数的结构不同导致基于轮廓迭代的静态图像分割算法存在控制边缘精度的能力低、大误差轮廓演变为精确轮廓的速度慢等问题......
图像分割是图像处理技术的基础,在实际生活中有着较为广泛的应用。在图像分割的众多方法中,基于水平集方法的CV模型备受学者关注。......
针对PDE（partial differential equation）图像分割模型-RSF（region-scalable fitting energy）模型对初始轮廓线选择敏感问题,提出根据......
针对DRLSE水平集模型对噪声敏感、依赖初始轮廓位置以及演化速度缓慢等不足,利用小波变换和小波阈值去噪的方法,构造对噪声不敏感......
