模式识别与人工智能
2025年4月11日 星期五   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2008, Vol. 21 Issue (6): 799-805    DOI:
研究与应用 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
自适应梯度矢量流轮廓提取方法*
张荣国1,2,刘小君1,王蓉2,刘焜1
1.合肥工业大学 机械与汽车工程学院 合肥 230009
2.太原科技大学 计算机科学与技术学院 太原 030024
Adaptive Gradient Vector Flow Algorithm for Boundary Extraction
ZHANG Rong-Guo1,2, LIU Xiao-Jun1, WANG Rong2, LIU Kun1
1.School of Mechanical and Automotive Engineering,Hefei University of Technology, Hefei 2300092.
School of Computer Science and Technology, Taiyuan University of Science and Technology, Taiyuan 030024

全文: PDF (551 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 提出自适应梯度矢量流轮廓提取方法,从两个方面对梯度矢量流模型进行改进.首先,在原梯度矢量流场的基础上,引入调节因子,增强边缘附近数据项梯度的影响,减少扩散项带来的平滑效果,以改进梯度矢量流场的性能.其次,在活动轮廓边上附加一个法向的自适应力,它根据正在进化的活动轮廓所处的矢量场的位置,自行确定轮廓的收敛方向,以改进活动轮廓引导力的性能.把此力和改进后的梯度矢量流场叠加,既保持活动轮廓大的捕捉范围,又加快其收敛速度,且解决深度凹陷和瓶颈问题.通过对多个实例的运行,验证该方法的有效性.
服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
张荣国
刘小君
王蓉
刘焜
关键词 活动轮廓梯度矢量流自适应法向力    
Abstract:Adaptive gradient vector flow algorithm is proposed for boundary extraction as an improved method of gradient vector flow. Firstly, adjust factors are introduced to improve characters of diffusion field near the boundary. Then, an additional force is added in the normal direction of the active contour edge. According to the current location, the evolution directions of the curve can be determined in gradient vector flow field. Combined with gradient vector flow, the proposed algorithm can speed up the convergence with its large capture range maintained. It can solve deep concave problem as well as bottleneck problem. The experimental results demonstrate that the proposed method is efficient.
Key wordsActive Contour Model    Gradient Vector Flow    Adaptiveness    Normal Force   
收稿日期: 2007-05-28     
ZTFLH: TP391  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.50775060)、国家863计划项目(No.2007AA04Z119)资助
作者简介: 张荣国,男,1964年生,教授,主要研究方向为图形图像处理、CAD/CG.E-mail:rg_zh@163.com.刘小君,女,1965年生,教授,博士,主要研究方向为数字化设计、图像处理.王蓉,女,1985年生,硕士研究生,主要研究方向为图像处理、模式识别.刘焜,男,1963年生,教授,博士生导师,主要研究方向为现代设计方法学、数字化设计.
引用本文:   
张荣国,刘小君,王蓉,刘焜. 自适应梯度矢量流轮廓提取方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2008, 21(6): 799-805. ZHANG Rong-Guo, LIU Xiao-Jun, WANG Rong, LIU Kun. Adaptive Gradient Vector Flow Algorithm for Boundary Extraction. , 2008, 21(6): 799-805.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2008/V21/I6/799
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn