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J-GLOBAL ID：201702290389907958   整理番号：17A0162226

大域的拘束関数の局所的輪郭モデルを結合した。【JST・京大機械翻訳】

Local Active Contour Model Combined with Global Constraint Function

著者 (4件)： Zhang Ling (College of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Technology) ,  Peng Xinguang (College of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Technology) ,  Li Haifang (College of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Technology) ,  Li Gang (College of Computer Science and Technology,Taiyuan University of Technology)
資料名： Jisuanji Gongcheng  (Jisuanji Gongcheng)
巻： 42  号： 10  ページ： 226-230  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2532A  ISSN： 1000-3428  CODEN： JISGEV  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： 局所的二値適合モデルは,画像の局所的平均グレースケール情報を使用することによって,強度不均一画像を分割することができるが,強いノイズと低いコントラストを有する医用画像に関しては,局所的グレイ平均値によって正確なセグメンテーション結果を得ることができない。この問題を解決するために,改良局所的輪郭モデルを提案して,画像の局所的平均値情報を考慮して,大域的拘束情報を検出するために,大域的勾配を有するピクセルを検出して,エネルギーレベルを最小化するためにレベルセット法を採用した。その結果,進化曲線は正確にターゲット境界の位置に停止することができる。実験結果は,改良方式がノイズのロバスト性を改良して,そのセグメンテーション精度がより高いことを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： グレースケール ,  *セグメンテーション ,  ロバスト性 ,  雑音 ,  画素 ,  コントラスト ,  エネルギー準位 ,  画像 ,  医用画像
準シソーラス用語： レベルセット法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Local Binary Fitting (LBF) model ,  image segmentation ,  gray level inhomogeneity ,  local gray ,  global constraint ,  active contour model

分類 (1件)： 医用画像処理  (JE04020T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 拘束 ,  関数 ,  輪郭 ,  モデル