基于新的边缘保真项的有偏法向梯度向量流snakes模型

翟鹏飞; 石成英

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基于新的边缘保真项的有偏法向梯度向量流snakes模型

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梯度向量流(GVF)有效解决了主动轮廓(snakes)模型初始化和凹陷区域收敛的问题,但由于其各向同性的扩散特性,使得对弱边缘和角点的捕获能力不足.因此,致力于寻求一种GVF各向异性扩散机制.通过将拉普拉斯算子进行正交分解,分析了GVF模型的法向和切向扩散作用,发现(类似)角点处的GVF场存在明显的曲率收缩和切向退化,进一步揭示了角点和弱边缘丢失的原因.在此基础上,通过对法向GVF(NGVF)模型引入新的边缘保真项和有偏的权重系数,提出一种新的外力模型.最后,通过实验对该方法的分割准确性和计算效率进行了比较分析.实验结果表明,该方法在保持一定计算优势同时,能准确地捕获弱边缘和角点.

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来源
《计算机应用》 |2016年第z2期|160-164|共5页
作者
翟鹏飞; 石成英;
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作者单位

火箭军工程大学;

火箭军工程大学;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类算法理论;
关键词
梯度向量流; 曲率收缩; 切向退化; 角点和弱边缘保持; 法向梯度向量流模型; snakes模型;

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