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题名基于先验形状信息核图割模型的肝脏分割方法
被引量：2
- 1
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作者
罗清
林伟
秦文健
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机构
广东工业大学计算机学院
中国科学院深圳先进技术研究院
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2014年第6期2084-2089,共6页
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基金
国家自然青年基金项目(61103165)
国家自然科学基金项目(81171402)
深圳市杰出青年基金项目(JC201005260248A)
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文摘
由于肝脏核磁图像存在边缘模糊、噪声大、灰度分布不均匀等特点,一般分割算法效果不甚理想。为了提高分割效果,提出了一种基于先验形状信息的核图割(kernel graph cuts,KGC)模型。采用区域增长算法在待分割的肝脏区域进行预分割,再用形态学算子进行膨胀腐蚀操作,形成初始分割轮廓;将形状模板集和初始轮廓配准后进行核主成分分析(kernel principle component analysis,KPCA),训练出先验形状信息;在kernel Graph cuts模型的能量函数中融入先验形状信息,并在初始轮廓的基础上进行进一步精确分割。实验结果表明,提出的方法能准确分割出核磁图像中边界模糊、噪声污染大的肝脏边界,且无边界泄露和相似组织误分割等现象。
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关键词
肝脏分割
核磁图像
核图割
核主成分分析
先验形状信息
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Keywords
liver segmentation
MR images
kernel graph cuts
KPCA
shape priors
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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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题名结合ViBe和KGC图割的运动目标检测研究
被引量：2
- 2
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作者
李高丰
王磊
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机构
同济大学电子与信息工程学院
同济大学中德学院
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出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2014年第7期695-702,共8页
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基金
国家"863"计划(2012AA7041003)资助项目
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文摘
为了提高运动目标检测的准确性和完整性,在背景建模研究的基础上,提出一种结合非参数随机样本集ViBe算法和核图割KGC(Kernel graph cuts)理论的运动目标检测方法。采用改进的ViBe算法进行背景提取,把样本集扩展到阴影空间,抑制目标运动阴影的产生。针对样本随机性和噪声带来的目标不完整性,建立目标边缘轮廓分割约束,对前景区进行KGC分析,把滑动窗局限于目标轮廓最大概率密度区,过滤无效背景,合并有效区域。经过视频测试实验表明,该方法在不增加较大计算的情况下,达到检测实时运行,相对于传统算法获得较好的准确率、完整性和鲁棒性。
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关键词
运动目标检测
背景建模
核图割
阴影抑制
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Keywords
moving object detection
background modeling
kernel graph cuts
shadow suppression
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分类号
TN391.41
[电子电信—物理电子学]
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题名基于双边加权核图割的SAR图像变化检测
- 3
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作者
丁稀
董张玉
杨学志
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机构
合肥工业大学计算机与信息学院/工业安全与应急技术安徽省重点实验室
合肥工业大学软件学院/智能互联网系统安徽省实验室
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出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2022年第3期37-42,共6页
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基金
安徽省重点研究与开发计划项目(202004a07020030)
中央高校基本科研业务费专项项目(JZ2021HGTB0111)。
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文摘
为解决SAR图像因相干斑噪声严重而影响变化检测结果的问题,该文从像素级和区域级两个角度对SAR图像的空间邻域关系进行研究,提出一种基于双边加权核图割的SAR图像变化检测算法。首先通过均值比算子生成差异图,并利用核函数隐式地将差异图转换为图割能量函数的一元项;然后分别针对邻域内像素的空间上下文关系与以像素为中心的区域空间上下文关系进行研究,将其量化为图割能量函数的二元项。选取Ottawa和Mexico fire两组SAR数据集对算法进行验证,该算法平均总体精度为98.44%,Kappa系数相比PCA-Kmeans、FLICM、MRFFCM、KGC算法分别提高了4.64%、6.16%、4.15%和5.04%,证明该算法能够提高变化区域和非变化区域之间的可分离性,对噪声严重的SAR图像的抗噪能力较强,且图像边缘定位准确。
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关键词
核图割
SAR图像变化检测
上下文信息
边缘相似度
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Keywords
kernel graph cuts
SAR image change detection
context information
edge similarity
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名图像分割的自适应交互核图割模型
被引量：1
- 4
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作者
崔威威
田铮
赵伟
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机构
西北工业大学理学院应用数学系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第5期190-194,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.60972150
No.10926197)
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文摘
为了克服图割模型算法在实现图像分割时需要人为选定参数,以及图割模型可能会陷入局部最小值的不足,考虑到交互图割是一种灵活的全局最优算法,提出了基于EM方法的交互核图割算法。数据映射到核空间,构造了新的目标函数,这样可以更有效地解决分类分割问题;为了估计交互图割所需要的参数以及图割算法所需要的各种阈值,采用EM算法来估计这些参数,避免人为随机选取可能造成的不利影响,因而该方法是一种自适应的分割算法。实验结果表明,相对于交互图割算法,该算法分割合成图像时具有更低的误分率,处理光学等图像时,分割结果更准确,保留图像细节信息的能力更强。
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关键词
图像分割
图谱聚类
核方法
交互图割
最大期望(EM)算法
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Keywords
image segmentation
spectral cluster
kernel methods
interactive graph cut
Expectation-Maximization（EM） algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名一种基于全连接CRF的前景-背景分割方法
- 5
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作者
吴冠辰
詹煜
邓捷
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机构
贵州交通职业技术学院信息工程系
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出处
《四川理工学院学报（自然科学版）》
CAS
2018年第4期49-55,共7页
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文摘
像素级的前景-背景分割通常被当做一个基于条件随机场的能量最小化问题,但是基于的只是局部连接的条件随机场,全连接的条件随机场因为复杂度高而不被采用。通过使用均值场近似技术将邻居节点间的约束转换成低通滤波操作,虽然简化了全连接条件随机场的计算,但也丢失了大量的相关性信息。为了克服这种信息丢失,对临近的像素间的二元约束进行保持,只将空间距离较远的像素间的二元约束转换成低通滤波,并添加了局部的光滑项进行分割边缘约束,然后使用图割算法对最后的能量函数进行优化。实验结果显示,算法由于充分利用了全局约束信息,对具有复杂边缘、细小枝状边缘、凹陷边缘的物体具有较好的分割效果。
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关键词
图像分割
条件随机场
核密度估计
图割
平均场近似
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Keywords
image segmentation
conditional random fields
kernel density estimation
graph cut
mean field approach
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于参数核图割的纱线毛羽图像处理方法
被引量：8
- 6
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作者
苏泽斌
黄梦莹
景军锋
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机构
西安工程大学电子信息学院
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出处
《西安工程大学学报》
CAS
2017年第4期486-494,501,共10页
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基金
陕西省工业科技攻关项目(2015GY034)
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文摘
为了准确计算纱线毛羽特征参数,克服图割法中人为随机选择阈值造成的消极影响,提出了一种基于参数核图割的图像处理纱线毛羽算法.首先,采用局部最大类间方差法获取纱线二值图像,并与纱芯二值图像作逻辑运算,提取毛羽进行特征分析.然后,选取两种不同支数的纱线,以USTER CLASSIMAT 5测试结果为标准,比较参数核图割法与区域生长法、线性近似纱芯边界法对纱芯分割图像处理方法的优劣.结果表明,参数核图割法耗时少、误分点少,毛羽检测算法准确率高达95.5%,远优于另两种算法,也证明了选取不同的纱芯分割方法将直接影响毛羽特征分析的准确性.
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关键词
图像处理
图像分割
纱线毛羽
参数核图割
纱芯分割
毛羽特征分析
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Keywords
image proeessing
image segmentation
yarn hairiness
parametric kernel graph cut
yarn core segmentation
hairiness characteristic analysis
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于渐进核图割的SAR图像自动分割
被引量：1
- 7
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作者
曹志民
吕秀丽
吴云
宋鸿梅
赵丽华
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机构
东北石油大学电子科学学院
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出处
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期357-360,366,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61371180)
东北石油大学青年科学基金项目(NEPUQN-2014-07)
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文摘
合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像是遥感目标检测与分割等研究的重要数据源。提出了一种渐进核图割分割方法,该方法通过迭代进行二类聚类分割,自动实现合成孔径雷达SAR图像中多目标的分割。实验结果表明,该方法能够有效地实现复杂场景SAR图像的多目标分割。
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关键词
SAR图像
核图割
图像分割
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Keywords
SAR image
kernel graph-cut
image segmentation
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分类号
TB133
[机械工程—光学工程]
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