搜索资源列表
cam96-39.ps
- 利用变分水平集方法逼近的文章，很有帮助的，
partial-difference-equation-method
- 使 用 说 明 本光碟中包含五个文件夹。 （1）视频剪辑：可供教学演示，其中，"two_cells"是采用改进的变分水平集方法，实现GAC模型图像分割的演化过程；"denoissing"是利用P_M方程，对图像平滑去噪的演化过程 "curve_linear_heat_flow"是利用FT实现的闭合曲线的线性热流演化过程。 （2）二值图像：其中的图像可供形态学图像处理实验用，也可通过提取对象的边界，供曲线演化实验使用。 （3）灰度图象和彩色图像：其中的图像，可以作为图像分
C-V
- 本程序采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中的“C-V”模型(Active contour without edge)-This procedure used the program to achieve semi-implicit variational level set image segmentation methods in the
GAC1
- 用GAC变分水平集方法进行图像分割，克服传统方法中的断裂问题 -GAC used variational level set approach to image segmentation, the traditional method to overcome the problem of fracture
GACgaijin
- 用改进的GAC变分水平集方法实现图像分割，简化和避免了重新初始化问题-GAC improved variational level set method to achieve image segmentation, simplification and to avoid the issue of re-initialization
cvfenge
- 本程序采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中的.-This program USES half implicit scheme variational level set of image segmentation method
Levelset
- 水平集图像处理程序,利用一个新的变分公式进行图像处理，效果很好-Level set image processing program,we present a new variational formulation for geometric active contours that forces the level set function to be close to a signed distance function, and therefore completely eli
C_V
- 本程序采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中的 “C-V”模型(Active contour without edge) -Iris Recognition based on Active Contours
C_V
- 本程序采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中的“C-V”模型 -The procedure used to achieve semi-implicit scheme variational level set image segmentation methods in the " CV" model
gac_myself
- 基于变分水平集的测地线活动轮廓，是Ohah的最新理论-Variational level set-based geodesic active contour, is the latest theoretical Ohah
cv2
- 本程序采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中的CV模型-The procedure used to achieve semi-implicit scheme variational level set image segmentation methods in CV model
PDE_in_image_processing
- 包含五个文件夹。 （1）MATLAB程序：其中包含10余个MATLAB程序或（函数）的源代码。程序中所作的注释，与书中关于对应算法的描述是一致的 （2）二值图像：其中的图像可供形态学图像处理实验用，也可通过提取对象的边界，供曲线演化实验使用。 （3）灰度图象和彩色图像：其中的图像，可以作为图像分割，平滑滤波，反差增强，彩色增强以及图像放大等实验的素材。 （4) 视频剪辑：，"two_cells"是采用改进的变分水平集方法，实现GAC模型图像分割的演化过程；"denoissing
cv2
- 本程序采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中的模型(Active contour ithout edge)-This program uses the program to achieve semi-implicit variational level set image segmentation methods model (Active contour ithout edge)
CVmodel
- 变分水平集方法中的“C-V”模型，用于图像分割的方法。-C-V model in the variation level set method,used for image segmentation.
Active-contour-without-edge
- 本程序采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中的“C-V”模型,对于理解变分水平集在图像分割中的应用有极大帮助-This program uses the program to achieve semi-implicit variational level set image segmentation methods " CV" model for understanding the variational level set image segmentation in th
cv2
- 本程序采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中的“C-V”模型(Active contour without edge)-This program uses the program to achieve semi-implicit variational level set image segmentation methods " CV" model (Active contour without edge)
Image-Segmentation-Method
- 本文主要研究基于水平集方法的活动轮廓模型图像分割，在回顾活动轮廓模 型发展的基础上，介绍了曲线演化理论及其水平集方法，证明了水平集方法可以 有稳定的数值实现方式且其处理拓扑变化的自然性，进一步引出了变分水平集方 法。 本文介绍了两种不同的几何活动轮廓模型：基于梯度信息的李纯明模型以及 基于区域信息的 Chan-Vese 模型（C-V 模型）。在分析上述两模型的优缺点上，提 出了一种改进的 C-V 模型，改进模型引入了距离约束项，同时对基于区域的外部 能量项进行了改进，
MR-Division
- 本程序采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中的MR图像分割-This procedure used the program to achieve semi-implicit variational level set image segmentation methods in the MR division
C_V
- 采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法-Active contour without edge, image segmentation
cv2
- 本程序采用半隐式方案实现变分水平集图像分割方法中的“C-V”模型(Active contour without edge)-This program uses the program to achieve semi-implicit variational level set image segmentation methods " CV" model (Active contour without edge)