【未确认生物体】一种结合CV与GAC模型的物体轮廓提取方法

本文作者：林锦；成功正常投稿发表论文到《福州大学学报(自然科学版)》2014年03期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：提出一种结合CV模型和GAC模型的方法,通过CV模型中长度项的权值调整,得到图像的两类分割.在此基础上,定义图像新的梯度,让GAC模型在新的梯度值空间搜索,从而得到物体的外部轮廓.在真实彩色图像上的实验结果表明,本算法能够大大改善CV模型在提取目标轮廓时的过分割问题,对物体内部不进行分割,并大大减少物体外部零星的小区域,收敛到目标物体的外部闭合轮廓.
【论文正文预览】：0引言图像分割是图像处理和机器视觉中的一个重要环节.在某些情况下,我们感兴趣的可能是目标物体的外部轮廓,而对物体内部的细节特征不感兴趣.例如用数字图像处理技术对缺损路面进行评估时,需要估计破损部分的面积和体积等,这时只需要分割出破损部分的外部轮廓.传统的图像分割
【文章分类号】：TP391.41
【稿件关键词】：图像分割活动轮廓模型CV模型偏微分方程
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【稿件标题】：【未确认生物体】一种结合CV与GAC模型的物体轮廓提取方法
【作者单位】：福州大学数学与计算机科学学院;
【发表期刊期数】：《福州大学学报(自然科学版)》2014年03期
【期刊简介】：0......更多福州大学学报(自然科学版)杂志社(http://www.400qikan.com/qk/8563/)投稿信息
【版权所有人】：林锦；

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