基于GVF力场分析的多目标图像边沿检测算法研究

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基于GVF力场分析的多目标图像边沿检测算法研究

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毕业论文范文题目：基于GVF力场分析的多目标图像边沿检测算法研究，论文范文关键词：基于GVF力场分析的多目标图像边沿检测算法研究
基于GVF力场分析的多目标图像边沿检测算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：图像边沿检测是图像处理过程中的重要步骤之一,是虚构手术体系中进行三维建模的基本。然而数字人体图像通常是多目标图像,参数轮廓模型不能处理该问题,多目标图像宰割问题在虚构手术中成为一个瓶颈。文中提出基于力场分析的图像宰割方法,解决参数轮廓模型处理多目标的图像宰割问题。首先,分析梯度矢量流力场天活力（略..）理与力场的特点,树破实在轮廓处力场(零力场)充分前提,根据零力场充分前提生成离实在轮廓处3-5像素间隔的初始轮廓线,逼近得到多目标的目标轮廓线;其次,引入扩散梯度矢量流力场,简化零力场辨认与连接过程,降落时光复杂度。论文重要内容包含:首先对各类图像边沿检测方法进行了介绍与比较,介绍了多种多目标图像宰割（此处忽略..）方法,并进行了分析,对图像宰割范畴的进展与成果进行了总结与回想。其次,对GVFSnake模型从本质长进行了研究。针对GVFSnake模型的时光复杂度两大成因,得到时光复杂度与这两大成因间的数学关联,为降落模型时光复杂度提供数学支撑;对GVFSnake模型的初始轮廓线设定关联进行了研究,为后续初（文章此处忽略..）始轮廓线的设定提供根据。再次,本文具体分析GVFSnake模型力场,对GVF力场的构成机理、力场的特点进行研究与分析;定义实在轮廓处力场的充分前提,辨别各类特别的GVF力场,为基于力场分析的图像宰割算法奠定了数学基本。最后,针对多目标图像宰割问题,利用GVF力场的特点,引入EGVF力场,设计零（此处忽略..）力场选取与简化方法,设计初始轮廓线生成与逼近算法,解决GVFSnake模型处理多目标图像宰割问题。实验成果表明,本文方法对多目标图像宰割可得到正确的成果。文中方法进步轮廓正确度与抗噪性,降落时光复杂度,用户可自主抉择图像中感兴趣的对象,在医学图像处理、遥感测绘范畴有必定利用价值。

以上为本篇毕业论文范文基于GVF力场分析的多目标图像边沿检测算法研究的介绍部分。

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