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结合数学形态学和无边界主动轮廓模型的图像分割方法
被引量：
4
1
作者
叶昆权
战荫伟
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第9期2398-2401,2405,共5页
为了改善主动轮廓模型的效率,并扩大其适用范围,提出了一种将数学形态学和无边界主动轮廓模型相结合的图像分割方法,先利用数学形态学的平滑算子ASF进行预处理,再利用无边界主动轮廓模型分割平滑图像。试验分析表明,该方法不仅能够提高...
为了改善主动轮廓模型的效率,并扩大其适用范围,提出了一种将数学形态学和无边界主动轮廓模型相结合的图像分割方法,先利用数学形态学的平滑算子ASF进行预处理,再利用无边界主动轮廓模型分割平滑图像。试验分析表明,该方法不仅能够提高分割的精确度,还可以减少迭代次数,从而使得主动轮廓模型可以应用到一些背景比较复杂的图像分割中。
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关键词
数学形态学
无
边界
主动轮
廓
模型
水平集方法
图像分割
ASF算子
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职称材料
机器视觉中的人体检测算法优化
被引量：
4
2
作者
何倩倩
张荣芬
刘宇红
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2020年第10期69-77,共9页
提出了一种基于深度学习和景深信息的人体检测方法。采用基于深度学习的方法进行目标检测,运用深度图的景深信息判定人体的位置,将两者结合准确定位人体。本文方法通过深度摄像头采集RGB图及对应深度图,采用darknet-yolo-v3对RGB图进行...
提出了一种基于深度学习和景深信息的人体检测方法。采用基于深度学习的方法进行目标检测,运用深度图的景深信息判定人体的位置,将两者结合准确定位人体。本文方法通过深度摄像头采集RGB图及对应深度图,采用darknet-yolo-v3对RGB图进行目标检测,将目标边界框预处理后传给RGB图对应深度图,深度图采用无边界主动轮廓模型对景深信息进行处理,达到将深度学习的高识别率与景深信息结合精准定位人体目标的目的。实验结果表明,本文方法能准确找到一个不受标识框影响的目标定位点,有效改善由人体的不同姿态、动作幅度大小导致标识框误差增大的问题,提升了检测人体的精度,为进一步研究行人的准确跟踪提供了保障。
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关键词
图像处理
深度图
人体检测
无
边界
主动轮
廓
模型
深度学习
原文传递
不同CBCT图像分割技术在TMJOA诊断中的应用对比研究
被引量：
2
3
作者
吕佳虹
许跃
+1 位作者
张志光
林韩
《口腔医学研究》
CAS
北大核心
2018年第8期876-880,共5页
目的:对比不同关节CBCT图像分割算法的准确性和临床可用性,获得TMJ-OA关节结构理想的优化分割算法。方法:对46侧TMJ-OA髁突及46侧健康成年人髁突应用MIMICS 14.11软件重建髁突三维模型,分别采用手工分割法、阈值分割法及基于主动轮廓模...
目的:对比不同关节CBCT图像分割算法的准确性和临床可用性,获得TMJ-OA关节结构理想的优化分割算法。方法:对46侧TMJ-OA髁突及46侧健康成年人髁突应用MIMICS 14.11软件重建髁突三维模型,分别采用手工分割法、阈值分割法及基于主动轮廓模型和区域生长的混合分割算法,对髁突进行图像分割。比较3种方法在髁突体积、表面积、分割时间及分割轮廓线的可调性、自适应性及软件界面友好度的差异。结果:对TMJ-OA组和正常对照组,混合分割算法重建的髁突与手工分割法均无统计学差异,阈值分割法重建髁突尺寸显著比其他两种方法小。混合分割算法较其他算法具有分割快、临床可用性高的优势。结论:基于主动轮廓模型和区域生长的混合分割算法在TMJ-OA CBCT图像分割中具有较高的准确性和临床可用性,优于目前临床常用的单一分割算法。
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关键词
图像分割
颞下颌关节骨关节病
无
边界
主动轮
廓
模型
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职称材料
题名
结合数学形态学和无边界主动轮廓模型的图像分割方法
被引量：
4
1
作者
叶昆权
战荫伟
机构
广东工业大学计算机学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009年第9期2398-2401,2405,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(60572078)
文摘
为了改善主动轮廓模型的效率,并扩大其适用范围,提出了一种将数学形态学和无边界主动轮廓模型相结合的图像分割方法,先利用数学形态学的平滑算子ASF进行预处理,再利用无边界主动轮廓模型分割平滑图像。试验分析表明,该方法不仅能够提高分割的精确度,还可以减少迭代次数,从而使得主动轮廓模型可以应用到一些背景比较复杂的图像分割中。
关键词
数学形态学
无
边界
主动轮
廓
模型
水平集方法
图像分割
ASF算子
Keywords
mathematical morphology
active edgeless contour model
level set method
image segmentation
Alternating Sequence Filter （ASF） operator
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
机器视觉中的人体检测算法优化
被引量：
4
2
作者
何倩倩
张荣芬
刘宇红
机构
贵州大学大数据与信息工程学院
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2020年第10期69-77,共9页
基金
贵州省科技计划项目(黔科合平台人才[2016]5707,黔科合基础[2019]1099)。
文摘
提出了一种基于深度学习和景深信息的人体检测方法。采用基于深度学习的方法进行目标检测,运用深度图的景深信息判定人体的位置,将两者结合准确定位人体。本文方法通过深度摄像头采集RGB图及对应深度图,采用darknet-yolo-v3对RGB图进行目标检测,将目标边界框预处理后传给RGB图对应深度图,深度图采用无边界主动轮廓模型对景深信息进行处理,达到将深度学习的高识别率与景深信息结合精准定位人体目标的目的。实验结果表明,本文方法能准确找到一个不受标识框影响的目标定位点,有效改善由人体的不同姿态、动作幅度大小导致标识框误差增大的问题,提升了检测人体的精度,为进一步研究行人的准确跟踪提供了保障。
关键词
图像处理
深度图
人体检测
无
边界
主动轮
廓
模型
深度学习
Keywords
image processing
depth map
human detection
active contour without edges model
deep learning
分类号
TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
不同CBCT图像分割技术在TMJOA诊断中的应用对比研究
被引量：
2
3
作者
吕佳虹
许跃
张志光
林韩
机构
中山大学光华口腔医学院.附属口腔医院广东省口腔医学重点实验室
出处
《口腔医学研究》
CAS
北大核心
2018年第8期876-880,共5页
基金
国家自然科学基金面上项目(编号:81771124)
文摘
目的:对比不同关节CBCT图像分割算法的准确性和临床可用性,获得TMJ-OA关节结构理想的优化分割算法。方法:对46侧TMJ-OA髁突及46侧健康成年人髁突应用MIMICS 14.11软件重建髁突三维模型,分别采用手工分割法、阈值分割法及基于主动轮廓模型和区域生长的混合分割算法,对髁突进行图像分割。比较3种方法在髁突体积、表面积、分割时间及分割轮廓线的可调性、自适应性及软件界面友好度的差异。结果:对TMJ-OA组和正常对照组,混合分割算法重建的髁突与手工分割法均无统计学差异,阈值分割法重建髁突尺寸显著比其他两种方法小。混合分割算法较其他算法具有分割快、临床可用性高的优势。结论:基于主动轮廓模型和区域生长的混合分割算法在TMJ-OA CBCT图像分割中具有较高的准确性和临床可用性,优于目前临床常用的单一分割算法。
关键词
图像分割
颞下颌关节骨关节病
无
边界
主动轮
廓
模型
Keywords
Image segmentation
TMJ-OA
Borderless active contour model
分类号
R782.6 [医药卫生—口腔医学]
TP391.41 [医药卫生—临床医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
结合数学形态学和无边界主动轮廓模型的图像分割方法
叶昆权
战荫伟
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2009
4
下载PDF
职称材料
2
机器视觉中的人体检测算法优化
何倩倩
张荣芬
刘宇红
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2020
4
原文传递
3
不同CBCT图像分割技术在TMJOA诊断中的应用对比研究
吕佳虹
许跃
张志光
林韩
《口腔医学研究》
CAS
北大核心
2018
2
下载PDF
职称材料
已选择
0
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引证文献
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