MUMFORD-SHAH模型相关论文
在对图像的研究和应用中,人们往往只关注于图像的某一特定区域,为了辨别和分析该区域,我们需要从图像中对该区域进行提取,这就是图......
选择性图像分割作为图像处理领域中的一个重要分支,在医学领域中可以帮助医生更早地发现患者的病变、癌变部位,以实现早发现、早治......
A semi-blind image restoration algorithm is proposed based on reduced non-convex approximation of Luminita Vese and Tony......
医学图像分割是医学图像处理和分析领域的基础性经典难题,其中脑部医学图像分割因其重要的应用价值一直是医学图像分割的研究热点......
图像分割是图像处理与计算机视觉的主要问题之一,也是图像处理的经典难题。与灰度图像相比,矢量(包括彩色图像和多通道图像)图像提......
医学图像分割是对医学图像进行分析研究的关键步骤之一,高效且精确的医学图像分割是人体解剖结构重建、治疗规划、病灶确定与诊断......
该文开展了三个方面的研究工作:1.研究水平集方法的快速算法,加快几何曲线演化模型的计算速度;2.研究基于边界和区域的几何曲线演......
医学图像分割技术是医学图像处理与分析领域的重要课题之一，也是近年来备受研究人员关注的热点问题。医学图像分割的目的是把图像中......
本文主要研究了基于变分方法的云的判别和云分类的方法。 首先，本文介绍了卫星云图的特征和以往的处理方法，较全面的介绍了几何曲......
图像分割是正常组织和病变组织的三维重构,以及手术模拟的一系列后续操作的基础,在整个虚拟手术系统中有至关重要的地位。由于医学......
随着信息技术逐渐深入到人们的日常生活中，图像信息已成为人们获取的信息中的重要部分，并且如何利用、处理图像信息变得越来越重要。......
医学图像分割是对医学图像进行分析研究的基础步骤之一,高效且精确的医学图像分割是解剖结构、治疗规划、病灶确定与诊断和图形引......
图像分割是图像分析、计算机视觉、模式识别研究的重要内容,是对象检测与识别、图像检索、场景分析、医学影像分析、视频监控等的......
近三四十年间,随着计算机物联网、计算机视觉、人工智能等新技术快速发展,图像处理技术的重要性也越发的凸显。图像分割作为从图像......
由于现实中获得的图像总是不可避免的受到污染，如噪声、阴影和遮挡等等，导致不能对目标进行正确的分割，一种有效的解决办法就是引入先......
心血管疾病(Cardio Vascular Disease,CVD)是当前威胁人类身体健康的主要疾病之一。利用心脏影像检查技术,定性和定量的分析心脏的......
水平集方法是一种描述曲线以曲率相关的速度演化的有力工具。本文研究了水平集曲线的演化方法，对水平集方法的原理进行了比较详细的......
图像分割是将图像按性质划分为相似的区域,并且从中提取出感兴趣的区域用于后期操作的过程,图像分割方法有应用于轮廓提取的二项分......
图像分割是指把图像划分成一系列彼此互不重叠的均质区域。医学图像分割是图像分割处理中的一个重要研究领域,是用计算机对人体组......
图像分割是计算机视觉和图像处理领域的一个热点研究问题。通常分割是为了进一步对图像进行分析、识别、压缩等,分割的精确性直接......
视网膜视神经疾病(如青光眼、糖尿病视网膜病变、老年性黄斑病等)是由多种原因引起的视网膜及视觉神经组织病变,并最终导致失明。......
本文首先介绍了偏微分方程模型在图像处理与分析中应用的主要思想、发展历史和解决问题的基本框架，主要介绍了在图像分割中的应用和......
数字图像处理最早出现于20世纪50年代,之后随着计算机的发展而发展起来。它主要是通过计算机来对图像进行处理分析和计算。然而数......
图像分割是高级图像处理如图像理解和图像识别的基础,是图像分析和计算机可视化的重要分支,无论是在理论研究领域还是实际应用领域......
利用模糊特征向量表示图像上各区域上的特性,然后把模糊特征向量集成到简化Mumford-Shah模型。这种推广的Mumford-Shah模型与原来......
为了分析卫星的在轨姿态,需要分割卫星图像序列,本文给出了一种基于偏微分方程(PDE)的卫星姿态图像分割算法.算法首先使用Perona-M......
对采集的细胞骨架图像进行量化描述是进行细胞形态分析的关键步骤,而要实现对细胞骨架的精确描述,需要从图像中分割出仅包含微丝或......
期刊
提出航拍图片中人工区域分割检测的一种新方法。该方法以基于分形误差特征以及经过离散余弦变换得到的纹理边界作为约束,同时引入......
乳腺肿瘤区域的选择性分割是乳腺肿瘤计算机辅助诊断中的关键一步。由于变分法灵活且计算简单,因此文章采用改进的Mumford-Shah(MS......
为了有效地解决血管遮挡、噪声污染、光照不均、对比度小以及个体间差异大等视乳头图像分割中固有的难题,提出采用基于图论的多相......
A segmentation model that combines the Mumford-Shah (M-S) model and narrow band scheme of level set is presented. The M-......
在Mumford-Shah模型基础上提出了一个泛函极值问题,并提出了用多个水平集来处理较为复杂图像的方法.数值实验结果表明,该方法是有......
为克服噪声污染、血管遮挡、光照不均匀、对比度小、个体间差异大等视网膜和视神经细微组织结构医学图像分割中固有的困难,提出了......
提出了一种基于窄带M-S模型的图像交互式分割方法,解决了简化M-S的C-V方法针对图像全局,迭代速度慢和不能直接利用窄带法的问题;通......
在Egil Bae和Tai Xue-Cheng提出的图切割算法基础上,给出了一种改进算法用于求解Mumford-Shah图像分割模型。首先利用Mean Shift算......
针对肺部CT图像中圆形病灶区域的分割问题,对Chan-Vese水平集图像分割方法进行了分析和改进,提出了基于圆形约束的C-V水平集模型,......
利用Mumford-Shah模型对卫星云图进行分割和识别。根据卫星云图自身的特征,提出了基于核心灰度的Mumford-Shah模型,并用此模型分割......
目的:为提高水平集图像分割方法的速度。方法:本文介绍一种基于快速混合型K均值的水平集方法用于图像分割。首先介绍基于Mumford-S......
针对提花织物图像在噪声环境下分割精确度偏低的问题,提出了一种基于MumfordShah模型的数值求解算法.基于Gamma收敛和有界变分函数......
在Chan-Vese活动轮廓模型(C-V法)的基础上,提出了一种新的边缘检测模型.在该模型中,图像被定义为两个同质区域的组合,图像边缘检测......
针对目前视频对象分割中存在的结果轮廓不精确和不能有效从复杂背景分离出对象的问题,在基于时空分割的基础上,提出了一种采用Mumf......
提出了基于图像区域划分和改进C-V法的活动轮廓图像分割方法．通过区域划分的方法将整幅图像的分割问题转化为在不同的子区域上分别......
基于多层Mumford-Shah向量值图像分割、去噪与重建模型(HMSMv)和光滑样条曲线拟合技术,提出了一种用于计算机辅助青光眼诊断的视乳......
使用Mumford-Sham模型进行运动目标检测以克服常规算法的缺点.利用改进的水平集算法,使算法能够快速收敛.为达到实时性的要求,利用......
针对脑核磁共振图像中脑肿瘤的识别问题，提出了一种基于Mumford-Shah模型的脑肿瘤分割方法。在能量函数中加入了惩罚项，保证水平集函......
期刊
在介绍简化Mum ford-Shah模型和水平集(Level Set)方法的基础上,针对颅脑多目标分割问题,提出了一种基于分层Mum ford-Shah模型的......
Chan-Vese模型是一种优秀的简化Mumford-Shah模型。然而Chan-Vese模型是以两个同质区域为基础建立的,这并不符合红外图像的特点,导......
针对Chan-Vese(CV)模型局部控制能力差的缺点,将基于区域的CV模型和分割曲线的局部信息结合起来,提出了一种新的水平集图像分割算......
讲述了偏微分方程的基础数学理论,诸如:梯度、散度、变分定理、欧拉-拉格朗日方程等知识;然后重点介绍了Mumford-Shah模型及Ambros......
针对带有纹理和噪声的图像,在Mumford-Shah模型的基础上,提出一种基于算子分裂的图像分割模型.数值求解采用AOS与Newton迭代相结合......
