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This paper proposes a new method of extracting and tracking
a nonrigid object moving while allowing camera movement. For object
extraction we first detect an object using watershed segmentation
technique and then extract its contour points by a
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active contour model,蛇形模型，由于图像分割。-active contour model,snake model.used to segment the image we want
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对具高噪声和低对比度三维图像的识别和分割算法进行了研究。基于活动轮廓模型,用Gabor变换提取图像的纹理特征,根据统计学信息假设,通过偏微分方程水平集和窄带方法求解,获得较基本活动轮廓的算法分割更光滑精确的物体轮廓-To a high noise and low contrast 3 d image recognition and segmentation algorithm was studied. Based on the active contour model, with Gabor t
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传统Snake 模型存在的缺点是, 其初始轮廓必须靠近图像中感兴趣目标的真实边缘,否则会得到错误结
果,且由于Snake 模型的非凸性,结果不能进入感兴趣目标的深凹部分,很容易陷入局部极小点. 由此该文提出一
种基于力场分析的主动轮廓模型,详细分析了基于欧氏距离变换的距离势能力场分布,归纳出感兴趣目标上真轮
廓点与假轮廓点的判别标准. 建立了由曲线能量到最终结果的有效方法,避免了Snake 陷入局部极小点. 实验结果
表明,该模型具有较大的捕获区域,能够进入感兴趣目标的深凹部分
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图像轮廓提取方法研究 ：对现有的轮廓提取~E-q~进行分析，把主要的轮廓提取方法划分为先验知识法、数学形态法、基于梯度的方法、水平集方法、
活动轮廓模型方法、以及神经动力学方法六大类，并研究这些方法的主要特点。对轮廓提取方法研究进行展望，提出神经动力学方
法是轮廓提取方法的发展方向。-The current research methods for contour extracting are discussed．The main methods are classified into
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计算机视觉研究的主要问题之一是运动物体的检测与跟踪, 它将图像处理、模式识别、自动控制、人
工智能和计算机等很多领域的先进技术结合在了一起, 主要应用在军事视觉制导、视频监控、医疗诊断和智能交通
等各个方面, 因此该技术已经成为一个重要的研究方向。阐述了视觉跟踪算法的研究现状和视觉跟踪算法的种类,
研究了基于区域的跟踪算法、基于模型的跟踪算法、基于特征的跟踪算法和基于主动轮廓的跟踪算法, 探讨了视觉
跟踪算法的未来研究方向。-One of the computer vision
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基于双边滤波的主动轮廓模型细胞图像分割方法研究-Research on segmentation of active contour model for cell image based on bilateral filtering
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基于梯度矢量流和主动轮廓模型的海陆边界提取-Gradient vector flow and active contour model and boundary extraction
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基于分水岭变换和主动轮廓模型的舌体轮廓图像分割-The tongue contour image watershed transform and an active contour model based segmentation
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基于改进的局部二值拟合主动轮廓模型的指静脉图像分割-he improved local two value fitting active contour model for finger vein image segmentation
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基于几何主动轮廓模型的粒子滤波跟踪算法.PDF-The particle filter tracking algorithm based on geometric active contour model
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