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搜索资源 - Model based segmentation
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基于Snake模型的图像分割技术是近年来图像处理领域的研究热点之一。Snake模型承载上层先验知识并融合
了图像的底层特征，针对医学图像的特殊性，能有效地应用于医学图像的分割中。本文对各种基于Snake模型的改进算法和
进化模型进行了研究，并重点梳理了最新的研究成果，以利于把握基于Snake模型的医学图像分割方法的脉络和发展方向-Snake model based image segmentation image processing technology in recent years
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基于高斯混合模型markov树算法的图像分割-Gaussian mixture model based markov tree algorithm for image segmentation. . .
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基于形变模型的肺部病灶区域分割与检测方法研究-Deformable model-based segmentation of the lung lesions and detection of
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Snake的初衷是为了进行图像分割，但它对初始位置过于敏感，且不能处理拓扑结构改变的问题。初始位
置的敏感性可以用遗传算法来克服，因为它是一种全局优化算法，且有良好的数值稳定性。为了更精确地进行图
像分割，本文提出了一种基于遗传算法的双T—Snake模型图像分割方法，它将双T—Snake模型解作为遗传算法的搜
索空间，这既继承了T—Snake模型的拓扑改变能力，又加快了遗传算法的收敛速度。由于它利用遗传算法的全局优
化性能，克服了Snake轮廓局部极小化的缺陷，从而可得到对目标的
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基于偏微分方程的对GAC模型的改进算法的程序实现，可以对图形进行分割，此程序中如改变迭代的次数，分割效果回会逐渐的变好，但速度会变慢，当迭代次数超过4000次以上，效果就不是很明显了-GAC model based on partial differential equations of the improved algorithm program implementation can be divided on the graphics, this program, such as chang
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一种车牌图像校正新方法
【摘要】因摄像机角度而造成的机动车牌图像倾斜会对其后继的字符分割与识别带来不利的影响。本文在分析了车牌倾斜模式的基础上,提出了一种基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的车牌图像倾斜校正新方法。通过LS-SVM线性回归算法求取坐标变换矩阵并对畸变图像进行旋转校正。主要方法：首先,将二值倾斜车牌图像中的像素转换为二维坐标样本,并构造图像数据集 再通过LS-SVM线性回归算法对该数据集进行回归,求取主要参数 最后,再由该参数转换为能反映图像倾斜方向的2维坐标变换矩阵。实验
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提出了一种适用于视频监控场景的基于物理反射模型的阈值分割算法，该算法主要解决背景颜色识别受
光强非均匀分布、高光效应影响的问题．算法步骤主要包括：首先基于Phong反射模型推导出漫反射分量颜色不
变性并根据这一判定条件计算得到漫反射分量系数；其次，利用微分法则实现对模型镜面反射分量系数和镜面
反射强度指数的估计；最后，根据建立的物理反射模型实现背景阚值分割．大量实验分析结果表明，文中提出的
算法利用视频监控的物理反射模型和大量统计信息，能够更好地解决受光强非均匀分布和高光效应影响
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a model for active contours
to detect objects in a given image, based on techniques of
curve evolution, Mumford–Shah functional for segmentation and
level sets.Related paper:Active Contours Without Edges
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image segmentation: model-based approach-PCA
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Active Contour Model based Segmentation of Colposcopy
Images from Cervix Uteri using Gaussian Pyramids
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基于小波域隐马尔可夫模型树的纹理图像分割-Based on Wavelet Domain Hidden Markov Model Tree Texture Image Segmentation
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图像分割是图像分析和模式识别的首要问题，也是图像处理的经典难题之一。文中对图像分割方法进行了系统
研究论述，先对图像分割的定义、要求进行简单介绍，然后对阙值化、基于边缘方法、基于区域的方法、基于模型的方法和
基于人工智能的方法等主要的图像分割方法进行研究论述，比较了它们的优缺点。-Image segmentation image analysis and pattern recognition is the primary issue, but also the classic prob
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基于活动轮廓模型的图像分割算法研究，是其中一些子程序，适合初学者研究-Active contour model based image segmentation algorithm, are some of the subroutine, suitable for beginners of
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This paper proposes a new color image segmentation algorithm based on the
JND (Just Noticeable Difference) histogram. Histogram of the given color image
is computed using JND color model.
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对MR脑肿瘤图像进行分割,并对分割的结果进行矩描述。方法 在分析当前常用的医学图像分割方法
的基础上,提出一种基于形变模型的医学图像分割方法,并给出了相应的理论算法模型和实现步骤,最后用Visual C ++
6·0编程,并对MR脑肿瘤图像进行分割实验
-MR images of brain tumor segmentation, and segmentation results Moment. Methods used in the analysis of the current
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基于区域增长法的模型切割 很适于初学者对opengl和三维模型的学习-Model-based region growing method is suitable for beginners cutting and three-dimensional model of the learning opengl
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本文主要研究基于水平集方法的活动轮廓模型图像分割，在回顾活动轮廓模
型发展的基础上，介绍了曲线演化理论及其水平集方法，证明了水平集方法可以
有稳定的数值实现方式且其处理拓扑变化的自然性，进一步引出了变分水平集方
法。
本文介绍了两种不同的几何活动轮廓模型：基于梯度信息的李纯明模型以及
基于区域信息的 Chan-Vese 模型（C-V 模型）。在分析上述两模型的优缺点上，提
出了一种改进的 C-V 模型，改进模型引入了距离约束项，同时对基于区域的外部
能量项进行了改进，
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基于分水岭变换和主动轮廓模型的舌体轮廓图像分割-The tongue contour image watershed transform and an active contour model based segmentation
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new mathematical and algorithmic framework for unsupervised image segmentation, which is a critical step in a wide variety of image processing applications. We have found that most existing segmentation methods are not successful on histopathology im
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对图像进行分割，基于边缘和边界的活动轮廓模型-Image segmentation, active contour model based on edges and borders
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