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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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作者 翟鹏飞 石成英 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第A02期160-164,共5页
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... 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。 展开更多
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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