导读:本文包含了活动轮廓论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:轮廓,图像,模型,函数,拉普拉斯,效率,余弦。
活动轮廓论文文献综述写法
沈丹萍[1]（2019）在《基于梯度向量流活动轮廓模型的图像分割研究》一文中研究指出为了提高图像分割精度,加快图像分割的速度,设计了基于梯度向量流活动轮廓模型的图像分割算法。首先对当前图像分割的研究现状进行分析,找到引起图像分割误差大的原因,然后小波变换对待分割图像进行处理,抑制噪声对图像分割结果的不利影响,然后采用梯度向量流活动轮廓模型对去噪后图像进行分割操作,拟合图像中不同区域的轮廓曲线演化过程,从而实现不同区域的分割,最后与当前其它的图像分割算法进行了仿真对比实验。结果表明,梯度向量流活动轮廓模型可以对图像进行高精度的分割,而且分割时间大幅度减少,提升了抗噪能力,图像分割整体性能要明显优于其它图像分割算法。(本文来源于《微型电脑应用》期刊2019年12期）
严俊潇,唐利明[2]（2019）在《基于余弦拟合和变指数的p-Laplace正则化的活动轮廓模型》一文中研究指出利用余弦拟合能量作为传统活动轮廓模型的数据拟合能量项,并结合变指数的p-Laplace方程,提出了一种新的基于区域的活动轮廓图像分割模型.该模型可以分割复杂图像,变指数的p-Laplace函数可以有效的处理有复杂拓扑变换的图像和准确的提取目标边界.试验结果表明,该模型能够快速准确地分割复杂图像,并且对噪声有一定的鲁棒性和对轮廓的初始位置不敏感.(本文来源于《湖北民族学院学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
李佳宇,陈利霞[3]（2019）在《基于局部和全局活动轮廓的医学图像分割模型》一文中研究指出针对医学图像容易受到各种因素干扰而出现灰度不均匀和边界模糊,从而增加其分割难度的问题,提出一种基于局部和全局活动轮廓的医学图像分割模型。该模型先引入一组正交基函数重新定义局部拟合图像,保证偏置域缓慢平稳变化;再利用k近邻分类算法得到概率分数,构造新的加权能量函数。实验结果表明,相较于对比模型,本模型对图像灰度不均匀和边界模糊图像的分割效果更好,对于噪声更加鲁棒。(本文来源于《桂林电子科技大学学报》期刊2019年05期）
魏金金[4]（2019）在《引入秩逼近函数的群相似性活动轮廓模型》一文中研究指出为了稳健处理序列图像中相似形状目标的提取问题,将一个比核范数更近似的光滑逼近函数引入群相似性活动轮廓(active contours with group similarity,ACGS)能量泛函模型,给出了求解该模型的优化算法,进行了仿真实验。结果表明:与传统的C-V(Chan-Vese)模型和ACGS模型相比,该优化算法能很好地保持序列图像中演化曲线的形状相似性。(本文来源于《新乡学院学报》期刊2019年09期）
王雪娜,东野长磊[5]（2019）在《几种经典活动轮廓图像分割模型综述》一文中研究指出图像分割是将图像进行特征提取的关键技术。图像分割算法研究成果较多,活动轮廓模型是图像分割获取边缘信息的重要方法。阐述了几种经典的活动轮廓方法,通过大量仿真实验对几种方法进行比较,指出现阶段图像分割遇到的问题并展望其研究趋势。(本文来源于《软件导刊》期刊2019年09期）
董飞,马源源[6]（2019）在《基于改进活动轮廓模型的图像分割》一文中研究指出图像分割是图像研究领域的一个热点问题,当前图像分割方法难以准确、快速实现分割,经常出现"过分割"或者"欠分割"的现象,错误概率高。为此提出了基于改进活动轮廓模型的图像分割方法。首先对当前图像分割的研究进展进行分析,找到引起图像分割不足的原因,然后引入活动轮廓模型对图像进行分割,并针对传统活动轮廓模型存在的局限性,对其进行相应的改进,以获得更优的图像分割效果,最后与其它图像分割方法在相同环境进行仿真对比实验,以验证改进活动轮廓模型的优越性。结果表明,改进活动轮廓模型可以对各种图像进行高精度的分割,分割区域十分完整,而且对噪声的鲁棒性要明显优于当前其它图像分割方法,是一种精度高、速度快的图像分割方法,为后续图像处理打了良好的基础。(本文来源于《微型电脑应用》期刊2019年08期）
邓丹君,倪波[7]（2019）在《结合全局和局部信息的区域相似度活动轮廓模型》一文中研究指出基于全局信息的CV(Chan-Vese)模型不能有效分割灰度不均匀的图像,而图像局部信息更能反映目标图像的特征。在CV模型的基础上融入目标的局部信息,并在目标函数中使用相对熵度量最小化轮廓内外区域的相似度,以提高图像分割准确度和抑制图像噪声。实验结果表明,此方法能够提高图像中灰度分布不均匀区域的目标分割精度,加快了收敛速度,并能准确定位目标对象的轮廓位置。(本文来源于《湖北理工学院学报》期刊2019年04期）
颜建军,徐姿,郭睿,蒯智杰,王忆勤[8]（2019）在《基于力场活动轮廓模型的舌图像分割研究》一文中研究指出目的:针对现有舌图像分割方法复杂耗时的问题,文章提出一种基于力场活动轮廓模型的舌图像分割方法。方法:基于轮廓点之间的拉力、斥力以及来自边缘点的吸引力,建立力场活动轮廓模型,进行舌图像的分割。结果:提出的舌图像分割方法不仅能够较好地降低图像内噪声点对轮廓变形的影响,而且能够较准确地提取舌体轮廓,取得了较为满意的舌体分割结果。结论:基于力场活动轮廓模型的舌图像分割方法较好地进行舌图像的分割,对舌诊客观化具有一定实用价值和借鉴意义。(本文来源于《中华中医药杂志》期刊2019年08期）
李鸿雁,唐娴[9]（2019）在《聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法》一文中研究指出针对当前图像分割算法存在的分割误差大、分割时间长及无法进行在线图像分割的不足,提出一种基于聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法.首先,对原始图像进行去噪处理,采用聚类分析算法对原始图像进行粗分割,将粗分割结果作为活动轮廓模型的初始轮廓线;其次,将活动轮廓模型根据初始轮廓线对图像不同区域轮廓进行拟合,实现图像的精细分割;最后与聚类分析算法、活动轮廓模型以及当前经典图像分割算法进行对比测试实验.实验结果表明,本文算法克服了当前图像分割算法存在的缺陷,提高了图像分割效率和精度,对噪声不敏感,并具有较强的鲁棒性,图像整体分割效果显着优于对比算法.(本文来源于《吉林大学学报(理学版)》期刊2019年04期）
周成耀[10]（2019）在《基于参数活动轮廓模型的图像分割方法研究》一文中研究指出当今,多媒体技术已经遍布人们生活的每一个角落,而图像作为多媒体技术中信息承载最多的载体,与它相关的处理技术一直被人们积极研究。其中,图像分割作为图像处理技术中最基础但最关键的步骤之一,为诸多的高层次图像处理算法提供了所需的加工数据。在众多的图像分割方法中,参数活动轮廓模型以亚像素级分割精度、计算复杂度低以及方便融合各类信息被广泛研究应用。针对传统参数活动轮廓模型极易穿透弱边界,同时长窄凹陷能力和抗噪能力较差等缺点,本文展开深入研究分析,主要工作内容如下:1)结合NBGVF与GGVF的思想,提出了INCGVF(Introducing new coefficients gradient vector flow)模型。该方法引入两个根据图像局部信息自适应变化的系数,分别加入原GVF中平滑能量项内以及平滑能量与边缘能量之间,使得曲线在自适应力下演化收敛,即在远离感兴趣目标时能更快的收敛,而在目标附近时则以不穿透弱边界为前提进行收敛。再给边缘能量中加入切线扩散分量,进一步提升弱边界的保护能力。最后使用分量归一处理以加强凹陷收敛的效率。实验结果显示,INCGVF模型的确具备了良好的弱边界保护能力以及一定的长窄凹陷收敛能力。2)从图像本身的结构信息入手,在GVF模型基础上引入定向平滑度以及无穷拉普拉斯,提出了ISCGVF(Image structure information and coefficients gradient vector flow)模型。同时针对INCGVF模型新系数需人为设置参数的缺点,引进一个新的可自适应变化的系数,大大减少了人为优化参数设置所需的工作量,新模型因而拥有更好的性能。最后同样使用分量归一处理而非传统的矢量归一,加强了对长窄凹陷的收敛能力以及效率。在人造图像实验下,验证了ISCGVF具有较大的捕获范围,良好的抗噪性、长窄凹陷收敛能力以及弱边界保护性能。最后在真实图像的定量分析下进一步验证了ISCGVF模型优于对比方法,具备更好的性能。(本文来源于《湘潭大学》期刊2019-06-04）
活动轮廓论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
利用余弦拟合能量作为传统活动轮廓模型的数据拟合能量项,并结合变指数的p-Laplace方程,提出了一种新的基于区域的活动轮廓图像分割模型.该模型可以分割复杂图像,变指数的p-Laplace函数可以有效的处理有复杂拓扑变换的图像和准确的提取目标边界.试验结果表明,该模型能够快速准确地分割复杂图像,并且对噪声有一定的鲁棒性和对轮廓的初始位置不敏感.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
活动轮廓论文参考文献
[1].沈丹萍.基于梯度向量流活动轮廓模型的图像分割研究[J].微型电脑应用.2019
[2].严俊潇,唐利明.基于余弦拟合和变指数的p-Laplace正则化的活动轮廓模型[J].湖北民族学院学报(自然科学版).2019
[3].李佳宇,陈利霞.基于局部和全局活动轮廓的医学图像分割模型[J].桂林电子科技大学学报.2019
[4].魏金金.引入秩逼近函数的群相似性活动轮廓模型[J].新乡学院学报.2019
[5].王雪娜,东野长磊.几种经典活动轮廓图像分割模型综述[J].软件导刊.2019
[6].董飞,马源源.基于改进活动轮廓模型的图像分割[J].微型电脑应用.2019
[7].邓丹君,倪波.结合全局和局部信息的区域相似度活动轮廓模型[J].湖北理工学院学报.2019
[8].颜建军,徐姿,郭睿,蒯智杰,王忆勤.基于力场活动轮廓模型的舌图像分割研究[J].中华中医药杂志.2019
[9].李鸿雁,唐娴.聚类分析和活动轮廓模型相融合的图像分割算法[J].吉林大学学报(理学版).2019
[10].周成耀.基于参数活动轮廓模型的图像分割方法研究[D].湘潭大学.2019