基于C-V和GAC模型的水平集图像分割

张鸣; 何书前; 赵明

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基于C-V和GAC模型的水平集图像分割

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经典的活动轮廓模型主要有基于边界信息、基于区域信息以及两者相结合的活动轮廓模型,而测地线活动轮廓模型即GAC（Geodesic Active Contour）模型和C-V（Chan-Vese）模型分别是基于边界信息和基于区域信息的活动轮廓模型中具有代表性的模型,通过实验表明,两种模型各有各的优点也存在各自相应的局限性,对此该文进行了详细的总结,针对两者的局限性有学者提出两者结合的CV-GAC模型,在该文中进行了三者的实验对比分析,实验结果表明CV-GAC模型取得了较好的分割效果。

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来源
《电脑知识与技术》 |2017年第19期|148-151|共4页
作者
张鸣; 何书前; 赵明;
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作者单位

海南师范大学信息科学技术学院计算机科学与技术系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
图像分割; 水平集方法; GAC模型; C-V模型; CV-GAC模型;

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