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搜索资源 - Active Contour Models
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一种改进的活动轮廓模型－－GVF梯度矢量流模型-Improved active contour models -- gradient vector flow gradient vector model
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在源码实现的研究过程中将采取基于水平集方法的几何活动轮廓模型如测地轮廓模型或Mumford-shah模型与其他的分割方法的结合。针对具体的图像可以将一些先验知识（灰度和形状信息）加入到算法中-source realized in the course of the study will be taken based on the level set method of the geometric active contour models such as the geodesic contour
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图像处理的关于Snakes : Active Contour Models算法和水平集以及GVF的几篇文章，文章列表为：
[1]Snakes Active Contour Models.pdf
[2]Multiscale Active Contours.pdf
[3]Snakes, shapes, and gradient vector flow.pdf
[4]Motion of level sets by mean curvature I.pdf
[5]Spectral S
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a fast multigrid solver for geometric active contour models
For a detailed descr iption of the method see the paper
G. Papandreou and P. Maragos,
Multigrid Geometric Active Contour Models,
IEEE Transactions on Image Processing, vol. 16, no
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Snake 算法或Active Contour Models。这类算法需要给出初始的轮廓，然后进行迭代，使轮廓沿能量降低的方向靠近，最后得到一个优化的边界。
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Snake 算法或Active Contour Models。这类算法需要给出初始的轮廓，然后进行迭代，使轮廓沿能量降低的方向靠近，最后得到一个优化的边界。
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Snake 动态轮廓模型,GVF Snake,经典文章两篇。Active contour model. Kass Snakes Active Contour Models, Xu , Snakes, Shapes, and Gradient Vector Flow
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This code and doucument describe the image segementation using active contore models [snake].
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主动轮廓模型，即snake算法的demo-active contour models, snake algorithm demo
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Hi
This mfile is source code for image segementation using active contour models [Snake]. It found the objects in imaages.
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非常经典的snake文章。必看之一。Snake模型初始轮廓选取的研究-Very classic snake article. One must-see. Snake model of the initial outline of the selected research
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This program proveides a solution by Ghassan Hamarneh for detection curves using ACTIVE CONTOUR MODELS
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Active contour models, deformable surface models,
edge detection, gradient vector flow, image segmentation,
shape representation and recovery, snakes.-Active contour models, deformable surface models, edge detection, gradient vector flow, image s
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本演示实现了主动轮廓模型由Kass等人提出。
要运行它的图形用户界面
1。基于MATLAB型引导提示。
2。关于“到现有的图形用户界面，点击”
3。选择在与本文件相同的目录snk.fig文件
4。按一下上方的绿色箭头启动图形界面
一旦GUI已经启动，您可以通过使用蛇
1。点击“新形象”，并加载输入图像。提供的样品图像。
2。平滑参数设置“西格玛”或保留其默认值并点击“过滤器”。这将平滑图像。
3。只要你点击“过滤器”，头发会出现交叉
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用MFC开发的简单的图像二值化轮廓提取和主动轮廓模型的轮廓提取-MFC Development using simple binary image contour extraction and contour extraction of active contour models
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snake主动轮廓模型，基于区域主动轮廓模型-snake active contour models, region-based active contour model
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：LBF 模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型。与PC（Piecewise Constant）模型不同，该模型引入了一个以高斯函数为
核函数的局部二值拟合（Local Binary Fitting，LBF）能量。因为LBF 能量能够获取图像的局部信息，所以LBF 模型解决了PC 模型
不能处理灰度不均一图像的分割问题。提出了一个改进的LBF 模型，它使用一个新的核函数代替高斯核函数-: LBF model is a well-known region-based active cont
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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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Segmentation of structure in medical images is an important research
topic. It has applications in patient diagnoses, image-guided
surgery, and medical data visualization. One approach to solving this
problem is the use of active contours or \s
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Segmentation of structure in medical images is an important research
topic. It has applications in patient diagnoses, image-guided
surgery, and medical data visualization. One approach to solving this
problem is the use of active contours or \s
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