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1、哈爾濱工程大學(xué)碩士學(xué)位論文基于主動輪廓模型的圖像分割研究姓名:張彤申請學(xué)位級別:碩士專業(yè):信號與信息處理指導(dǎo)教師:楊秀坤201203基于主動輪廓模型的圖像分割研究ABSTRACTImagesegmentationVisionhasbeenanimportantresearchtopicinthefieldofcomputerVision,itaimstoextract矗ommeback掣oundforta瑪etobjectsW1ichw
2、aSneededIntllesemaIlticleVel,tllesegmentationofmeta瑪etcaJlbeamedicalimageiIlo瑪an,tissue;in、,aders仔omasulⅣeillanceVideo;mechaIlicalmoVingpartsinroboticsornallticalandmili伽了goalⅥsibleimagesegmentationaSabaSicdisciplinefiel
3、d,hasplayedaVe巧impon眥troleinmanypracticalapplicationsInactualimages,therearenoise,weakedgesandotherissuesWhjchbriI塢greatobstaclestothe仃aditionalimagesegmentationmethodAndbecausetlleactiVecontollrmodelcangetsub—piXelaccur
4、acya11dclose,smoothcontourcurVe,hasbeen謝delyusedinmefieldofimagesegmentationActiVecontourmodelbasedondi毹rentfIeaturescanbediVidedinto鉚ocategories:actiVecontourmodelbasedonedgeandactiVecontourmodelbaSedonregionThefonnerus
5、esthegradientinfomationofmeimagetocons饑lctedgestoppiIlg脅ction(ESF),sothatthecun,eeVolutionstopsattheedgesofmeimage,suchaSageodesicactiVecontourmodel(GAC);thelatteris恤useofimagestatiSticalimnnationtocontrolmeeV01塒onofcurv
6、e,whichhasabettertreatmente丘’ectforthenoiseandweakedgeOurmodelh2Lst11eadVantagesofbothofthem,whjchbasedontheclaSsicGACmodel,andit、vasembedded謝tllthelocalgrayfittinginfonnation,soourmodelfomledanewmemodWhichcanhandlenonun
7、ifonllgraylmageFirstly,becauseoftheintroductionofSignedPressureFunction(SPF),ourmethodhaS也eVerygoodprocessingefrectforweakandbluⅡededges;secondly,becausewtlichweuseislocalgrayfittingstatisticalinfo吼ation,sothismethodhasa
8、ceIrtainprocessingcapacityforthenonu工lifo吼鏟ay,aJlditalsohasacertainrobustnessfortllenoise,andbecauseweproposedtoestimatetllelocalfittingValuebyGaussmixturemodel(GMM)aJldEMalgoritllm,so也eestimatedresultismoreaccurate;meaI
9、lW【lile,ollrmodelisbaSedonthegeneralizationofmeGACmodel,itir此ritedmeadVarltagesoft11eactiVecontourmodelwmchwasbasedonmeedge,anditcanusethe叩propriateiIlitialconditionstospeci匆theta瑪etwllichwaSneededt0besegmemedCompared晰tl
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