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gvf snake 邊緣檢測範例(包含範例圖)-1. Introduction and Installation Instructions
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Welcome to the Gradient Vector Flow (GVF) Active Contour Toolbox. The
Matlab*.m files in this software distribution imp
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改进的梯度向量流模型及其应用Improved gradient vector flow model and its application-Improved gradient vector flow model and its application
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Gradient vector flow active contour
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城市交通流的运行存在着高度的复杂性、时变性和随机性,实时准确的交通流预测是智能交通系统,特别是先进的交通管理系统与先进的出行者信息系统研究的关键. 基于交通流预测的特点,给出了基于遗传算法的小波神经
网络的交通预测模型GA-WNN ,用具有自然进化规律的遗传算法来对小波神经网络的连接权值和伸缩平移尺度进行前期优化训练,部分代替了小波框架神经网络中按单一梯度方向进行参数优化的梯度下降法,克服了单一梯度下降法易陷入局部极小和引起振荡效应等缺陷. 仿真实验验证了GA-WNN 预测模型对短时交通流的
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GVF snake模型算法matlab源程序,利用变分方法,从图像中得到的一种向量场,该向量场被称为梯度矢量流(GVF)场。-GVF snake model algorithm matlab source, using the variational method, a vector field obtained from the image, the vector field is called the gradient vector flow (GVF) field.
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The C++/MEX implementation of Gradient Vector Flow (GVF) is much faster than the Matlab implementation.
There is a demo.m file in this package, which shows how to run a simple demo.
The package is used by:
[1] Quan Wang, Kim L. Boyer, T
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