一种基于改进梯度向量流的主动轮廓算法
主动轮廓主要用在计算机视觉与图像处理方面,尤其是用于检测目标对象的边界.与传统Snake模型相比,梯度向量流GVF(GradientVectorFlow)的主动轮廓算法不仅有更大的捕获域,而且能检测到目标的凹陷处.本文对梯度向量流的主动轮廓算法做了改进,在继承原有GVF方法优点的同时,还具有以下特点:依据图像中目标边界的信息产生更合理的向量流,同时消除了噪声引起的虚假弱边界.在实际应用中,混合因子对最终检测的准确度影响相对较小,收敛速度较快。
主动轮廓算法 梯度向量流 边界检测 计算机视觉 图像处理
陈俊峰 刘传才
福州大学计算机系,福建,福州,350002 南京理工大学计算机系,江苏,南京,210094
国内会议
北京
中文
189-194
2005-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）