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	基于向量流场节点的图像分割算法
	李启翮 ; 罗予频 ; 萧德云 ; LI Qi-he ; LUO Yu-pin ; XIAO De-yun
	2010-06-09 ; 2010-06-09
关键词	蛇模型 流场临界点 梯度向量流 多标记快速扫描法 snakes model critical points of flow field Gradient Vector Flow(GVF) multiple-label fast sweeping method TP391.41
其他题名	Image Segmentation Algorithm Based on Nodes of Vector Flow Field
中文摘要	人工干预使蛇模型只能用于半自动的图像分割,该文在梯度向量流(GVF)蛇模型的基础上提出一种基于流场节点与最小路径方法的全自动图像分割算法。在图像的GVF场上检测出流场节点,以节点为种子,采用多标记快速扫描法获得一个初始分割,采用区域合并得到最终分割结果。实验结果证明了该算法的鲁棒性和有效性。; Snakes model is usually used for semi-automatic image segmentation for the existence of human interaction.In this paper,on the basis of Gradient Vector Flow(GVF) snakes,a fully automatic image segmentation algorithm based on the analysis of flow field and the minimal path method is proposed.It detects nodes of GVF field,sets the nodes as seeds,acquires an initial segmentation by multiple-label fast sweeping method,and uses a region merging to get the segmentation result.Experiments demonstrate the robustness and effectiveness of the algorithm.
语种	中文 ; 中文
内容类型	期刊论文
源URL	[http://hdl.handle.net/123456789/57818]
专题	清华大学
推荐引用方式 GB/T 7714	李启翮,罗予频,萧德云,等. 基于向量流场节点的图像分割算法[J],2010, 2010.
APA	李启翮,罗予频,萧德云,LI Qi-he,LUO Yu-pin,&XIAO De-yun.(2010).基于向量流场节点的图像分割算法..
MLA	李启翮,et al."基于向量流场节点的图像分割算法".(2010).

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