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基于手机加速度传感器的高精低采样计步算法设计
  • ISSN号:1000-274X
  • 期刊名称:西北大学学报(自然科学版)
  • 时间:2015
  • 页码:738-744
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江南大学物联网工程学院,无锡214122
  • 相关基金:国家自然科学基金(61170121);中央高校基本科研业务费专项资金(JUSRP11235)
  • 相关项目:模糊支撑函数及其在图像特征表示中的应用
中文摘要:

梯度向量流模型(GVF Snake)在图像处理领域取得较好的效果.但它简单的迭代运算方法,其收敛速度慢,限制了其应用.针对梯度向量场的计算,提出一种基于BFGS算法求解力场的方法,给出详细的求解过程并并且通过计算机仿真进行数值求解,最后将改进后的GVF Snake模型用于图像处理.结果表明,BFGS-GVF建立的梯度向量场性能较好.与图像处理中的牛顿几何轮廓算法、CV活动轮廓算法及IALM-GVF Snake算法进行对比,BFGS-GVF Snake算法能得到清晰、光滑的图像轮廓.

英文摘要:

Gradient vector flow has achieved good results in image processing. But the simple iterative computing method, result in slow convergence speed, restrictions its applications. In order to explore the effective solving scheme for the gradient vector field, this paper proposes a method based on BFGS algorithm for gradient vector field calculation. The numerical solving process is given in detail and which is used in image processing task. Experimental results show that the BFGS-GVF algorithm shows a better performance of gradient vector field. Compared with generlized Newton-Type methods for energy formulation, CV active contour, IALM-GVF Snake algorithm, BFGS-GVF Snake algorithm can obtain clear and smooth contour.

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期刊信息
  • 《西北大学学报:自然科学网络版》
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  • 主编:姚运
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  • 国际标准刊号:ISSN:1000-274X
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1072/N
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