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基于角点的蛇模型在图像分割中的研究
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:0
  • 页码:30-32
  • 语言:中文
  • 分类:TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,哈尔滨150001, [2]哈尔滨工程大学自动化学院,哈尔滨150001
  • 相关基金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60603092).
  • 相关项目:基于语义范畴扩展的汉语词义消歧方法研究
中文摘要:

主要应用基于MIC角点检测的snake模型进行图像分割研究。传统的snake算法只考虑曲线本身的特征.并没有充分的利用被拟合图像本身的特征,而此算法首先检测被拟和目标的角点,然后以这些角点为基准进行曲线初始化,最后根据snake算法进行目标拟和;较好地解决了传统snake模型对初始化位置敏感、对有角点和凹陷的图像收敛效果差的缺点。实验表明此算法达到了很好的效果。

英文摘要:

The image segmentation is studied according the snake model based on the comer. The traditional snake model only applies the features of the curve, which did not adequately apply the feature of the image. But in the algorithm, the comers of the detected object is detected based on the MIC operator; the initialized curve is set based on the comers; the object is fitted according on the snake model. The traditional snake model highly depended on the initialized position of the curve and can not get well fitted effort for the image which has the corners and concaves. The proposed algorithm preferably solve the drawbacks. The experiment proves that the algorithm has very good segmentation efforts.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
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  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
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  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
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