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J-GLOBAL ID：201702233561256100   整理番号：17A0857345

幾何学的,能動的輪郭を併用した自己適応型レベル集合法【Powered by NICT】

Self-adaptive level set methods combined with geometric active contour

著者 (4件)： Wang Heng (Key Laboratory of Particle Technology and Radiation Imaging of Ministry of Education, Institute of Medical Physics and Engineering, Department of Engineering Physics, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Zhuo Zihan (National Computer Network Emergency Response Technical Team/Coordination Center of China, Beijing 100029, China) ,  Wu Jianan (Key Laboratory of Particle Technology and Radiation Imaging of Ministry of Education, Institute of Medical Physics and Engineering, Department of Engineering Physics, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Tang Jingtian (Key Laboratory of Particle Technology and Radiation Imaging of Ministry of Education, Institute of Medical Physics and Engineering, Department of Engineering Physics, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICSIP  ページ： 578-581  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： レベルセット法は輪郭認識と画像分割で広く使用されている。従来のレベルセット法はレベルセット関数の初期化を行う定期的に必要とし,強く初期輪郭の位置に依存するので,方法に関する多くの問題がある。これらの問題を考慮して,本論文では,自己適応的に幾何学的動的輪郭を描くために新しいレベルセット法を提案した。可変重み係数は曲線進化過程このアルゴリズムは輪郭の初期位置に依存しない中に導入され進化曲線は,標的境界に収束する効率的にすることができた。より,標的内部境界と抑制輪郭従って複雑な画像に適用される容易に認識することができる。最後に,計算機シミュレーションにより,異なる条件下で輪郭認識のためのアルゴリズムは,正確で効率的で信頼性があることを証明した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 計算機シミュレーション ,  *アルゴリズム ,  信頼性 ,  曲線 ,  画像
準シソーラス用語： 初期位置 ,  重み係数 ,  画像セグメンテーション ,  *レベルセット法 ,  *自己適応 ,  *動的輪郭 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 幾何学 ,  能 ,  動的輪郭 ,  併用 ,  自己適応 ,  レベル集合法