【摘 要】
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为了更好地进行图像轮廓提取 ,对基于解析形式的二维参数可变形模板匹配方法中的模板结构、形变方式、离散化方案、内外部能量函数及优化算法等方面进行了研究与改进 ,并以生物体为原型 ,提出了一种具有 3种生物组织结构的、形变方式可通过模板结构加以明确控制的、新的参数可变形模板匹配算法 ,该新算法是利用Gaussian函数来扩展外部力的作用域 ,并采用贪心优化快速算法进行能量函数优化。实验结果表明 ,这一
【机 构】
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中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室,国防科技大学理学院数学与系统科学系
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为了更好地进行图像轮廓提取 ,对基于解析形式的二维参数可变形模板匹配方法中的模板结构、形变方式、离散化方案、内外部能量函数及优化算法等方面进行了研究与改进 ,并以生物体为原型 ,提出了一种具有 3种生物组织结构的、形变方式可通过模板结构加以明确控制的、新的参数可变形模板匹配算法 ,该新算法是利用Gaussian函数来扩展外部力的作用域 ,并采用贪心优化快速算法进行能量函数优化。实验结果表明 ,这一新的模板匹配算法具有良好的轮廓提取速度、提取精度及稳定性
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人们在对图像灰度值做统计分析时 ,大都采用正态分布来分析 ,但从大量的实验中发现 ,其大部分不是完全服从正态分布 ,有的甚至相差很远 ,这样就有必要用更好的分布来拟合图像灰度。通过对物体的颜色、光强进行分析发现 ,人们看到的物体颜色是多种环境——环境光强、漫反射、镜面反射等等共同作用的结果。这样如果单纯地用正态分布来分析就会出现较大的偏差 ,那么也就不能很好地拟合图像灰度分布曲线 ,因此这里提出了
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提出了一种基于最大后验概率准则(MAP)-马尔可夫随机场(MRF)的3维超声图像重建算法,在3维重建的过程中可以有效地去除超声图像特有的斑点噪声。首先提出了3维重建的数学模型,它假设所要估计的空间灰度值属于某个函数向量空间,这个向量空间的基函数因支持区域的不同而不同,将Rayle igh分布和G ibbs分布作为先验知识,通过后验概率最大化(MAP)来估计基函数前的系数,在重建算法中,通过将邻点联
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