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J-GLOBAL ID：201602270484535676   整理番号：16A0823950

改良C-Vモデルに基づく画像分割法を【JST・京大機械翻訳】

Method of Image Segmentation Based on Improved C-V Model

著者 (3件)： Shao Wankai (Scho ol of Information Science & Engineering, Changzhou University) ,  Wang Hongyuan (Scho ol of Information Science & Engineering, Changzhou University) ,  Shi Chengxian (Scho ol of Information Science & Engineering, Changzhou University)
資料名： Shuju Caiji yu Chuli  (Shuju Caiji yu Chuli)
巻： 31  号： 1  ページ： 190-196  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1502A  ISSN： 1004-9037  CODEN： SCYCE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 伝統的C-Vモデルは画像分割は,画像の領域の特徴を利用して,エッジを無視しないなど,画像の詳細の特徴を反映できる。より良い画像分割効果を達成するために,これらの詳細情報の処理に対しては特に重要である。画像の勾配情報はエッジ領域において大きな振幅を持ち,小さい振幅を持つ同質領域,従って画像の勾配を用いてを用いてエッジ画像の情報を反映できる。エッジ情報にはC-Vモデルが取り入れ,同質領域情報とエッジ情報制御曲線を進化の利用,としてより良い分割効果を達成できる。本論文で提案した新しいモデルはC-Vモデルのいくつかの欠陥を克服することができ,背景のグレイレベル不均一あるいは弱エッジ画像に対してより良い分割効果を得ることができる。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *画像
準シソーラス用語： グレイレベル ,  エッジ画像 ,  *画像セグメンテーション , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： image segmentation ,  C-V model ,  level set method ,  partial differential equation

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： モデル ,  画像分割