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搜索资源 - active contour model
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基于局部图划分的多相活动轮廓图像分割模型，很好的一篇文章-Partitioning and based on local image multi-phase active contour segmentation model, very good article
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主要用于图像分割的主动轮廓线的源代码，该方法为非参数模型-Mainly used for active contour segmentation of the source code, the method for non-parameter model
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本程序采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中的“C-V”模型(Active contour without edge)-This program uses the program to achieve semi-implicit variational level set image segmentation methods " CV" model (Active contour without edge)
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：基于主动轮廓识别和被动轮廓识别方法各自的优缺点，提出结合主动和被动的方法，先对图像进行被动轮廓的预处理，然
后再应用主动轮廓的方法，通过比较选出Canny算子进行预处理，再通过基于概率的方法分割图像，最后再应用Snake模型进行
轮廓提取。并取得较好的应用。-: Identification Based on Active Contour and passive contour recognition advantages and disadvantages of each metho
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主动轮廓线分割 要带opencv库 已经是vc实现了亲-active contour without edge chan-vese model
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对肿瘤图像运用snake模型与主动形状模型获得轮廓-Get the contour of the tumor based on Snake and Active shape model!
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Active Contour (or Snake) Model is recognized as one of the efficient tools for 2D/3D image segmentation. How- ever, traditional snake models prove to be limited in sev- eral aspects. The presentpaper describes a set of difision equations applied ro
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：LBF 模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型。与PC（Piecewise Constant）模型不同，该模型引入了一个以高斯函数为
核函数的局部二值拟合（Local Binary Fitting，LBF）能量。因为LBF 能量能够获取图像的局部信息，所以LBF 模型解决了PC 模型
不能处理灰度不均一图像的分割问题。提出了一个改进的LBF 模型，它使用一个新的核函数代替高斯核函数-: LBF model is a well-known region-based active cont
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ASM（Active Shape Model，主动形状模型），是一种基于统计模型的图像搜索方法。它的优点是能根据训练数据对参数的调整加以限制，从而将形状的改变限制在一个合理的范围。ASM方法首先针对特定目标建立形状模型并采用一系列特征点来描述，称为点分布模型（PDM）；然后对形状模型中的每个特征点建立特征点附近的灰度模型；ASM方法利用灰度模型在目标图像中搜索特征点的最佳位置，同时根据搜索结果调整形状模型的参数，最终使模型匹配到目标的轮廓上。-ASM (Active Shape Model, a
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经典亚像素边缘检测算法Zernike算法程序，编译过可以运行-Classical active contour the snake model program, you can run the compiled! !
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计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪, 它将图像处理、模式识别、自动控制、人
工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起, 主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通
等各个方面, 因此该技术已经成为一个重要的研究方向。阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类,
研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法, 探讨了视觉
跟踪算法的未来研究方向。-One of the computer vision
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ASM主动形状模型，实现轮廓提取有一定的帮助-ASM active shape model, contour extraction will certainly help
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本程序采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中的“C-V”模型(Active contour without edge)-This program uses the program to achieve semi-implicit variational level set image segmentation methods " CV" model (Active contour without edge)
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图像处理中经典的C-V（无边缘活动轮廓）模型和GAR（测地线活动区域）模型！- classic CV ( active contour without edge ) model and GAR (geodesic active region) model in Image processing!
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寄语活动轮廓模型的双向气球力的膨胀或者收缩的snake模型的算法程序-Expansion algorithm based on two-way active contour models balloon force or shrink snake model
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First run add_path.m,
and then run the demos in the file Demo .
This is newest active contour code for re-initialization scheme
You can also test your own images. The tested functions are in the file TEST , you can run the GAC model and
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主要是关于医学图像处理，采用的方法是C-V模型，及半隐式轮廓活动模型，取得了较好的效果-Mainly on the medical image processing, the method uses a CV model, and semi-implicit active contour models, and achieved good results
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有详实的说明，基于C-V模型的图像分割，属于活动轮廓模型，有典型的图片例子，可以直接运行，适合研究生使用。-There are detailed instructions, CV model-based image segmentation, are active contour models, with typical picture examples can be run directly, for graduate students to use.
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:人耳识别系统中,需要根据特征提取的要求实现图像的自动归一化,并且选择合适的依据使归一化后的结果具有一定的有效性和合理性。提出了一种新的外耳长轴标记法,根据外耳长轴将人耳统一到标准的尺寸和角度 运用主动形状模型算法,实现了外耳轮廓的自动搜索,且对算法进行了改进,调整了模型的初始位置。实验证明,改进后的主动形状模型(ASM)能更快速准确地收敛,且归一化的方法能够合理地将人耳标准化,为后续的特征识别提供了保障。-In the ear recognition system, it is require
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利用传统的主动轮廓提取模型，提取单个物体的轮廓，用了opencv图像处理库，通过此算法，对编程有了更深的理解。-Using traditional active contour extraction model, extracting the outline of a single body, with opencv image processing library, through this algorithm, a deeper understanding of programming.
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