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New insights on generalized heat conduction and thermoelastic coupling models
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作者 Yue HUANG Lei YAN +1 位作者 Hua WU Yajun YU 《Applied Mathematics and Mechanics(English Edition)》 2025年第8期1533-1550,共18页
With the miniaturization of devices and the development of modern heating technologies,the generalization of heat conduction and thermoelastic coupling has become crucial,effectively emulating the thermodynamic behavi... With the miniaturization of devices and the development of modern heating technologies,the generalization of heat conduction and thermoelastic coupling has become crucial,effectively emulating the thermodynamic behavior of materials in ultrashort time scales.Theoretically,generalized heat conductive models are considered in this work.By analogy with mechanical viscoelastic models,this paper further enriches the heat conduction models and gives their one-dimensional physical expression.Numerically,the transient thermoelastic response of the slim strip material under thermal shock is investigated by applying the proposed models.First,the analytical solution in the Laplace domain is obtained by the Laplace transform.Then,the numerical results of the transient responses are obtained by the numerical inverse Laplace transform.Finally,the transient responses of different models are analyzed and compared,and the effects of material parameters are discussed.This work not only opens up new research perspectives on generalized heat conductive and thermoelastic coupling theories,but also is expected to be beneficial for the deeper understanding of the heat wave theory. 展开更多
关键词 generalized heat conduction thermoelastic coupling transient response generalized Cattaneo-Vernotte(cv)model generalized Green-Naghdi(GN)model
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深度学习视阈下CVS驱动的高职《数控多轴加工技术》混合式教学模式研究
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作者 何延钢 何俊艺 《时代汽车》 2025年第7期86-88,共3页
随着信息技术的飞速发展,深度学习和混合式教学模式在高职教育中的应用日益广泛。本文基于深度学习理论,探讨“案例(CASE)+虚拟仿真(VIRTURAL SIMULATION)(简称CVS)驱动高阶能力建构”的《数控多轴加工技术》混合式教学模式,旨在通过线... 随着信息技术的飞速发展,深度学习和混合式教学模式在高职教育中的应用日益广泛。本文基于深度学习理论,探讨“案例(CASE)+虚拟仿真(VIRTURAL SIMULATION)(简称CVS)驱动高阶能力建构”的《数控多轴加工技术》混合式教学模式,旨在通过线上线下融合的教学方式,提升学生的专业技能和创新能力。研究通过课程内容优化、职业能力培养和技能训练相结合的方式,构建了以学生为中心、以实践为导向的教学模式,实践结果表明,该模式能够显著提高学生的学习效果和职业素养。 展开更多
关键词 深度学习 cvS驱动 混合式教学模式 高职教育 数控多轴加工技术
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结合目标局部和全局特征的CV模型遥感影像水体提取方法
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作者 杨正雄峰 张春亢 +2 位作者 黎国庆 文鹏帆 杨庆骅 《地球信息科学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第8期1941-1953,共13页
如何准确有效的实现水体信息提取,是目前水资源管理、监测和应用非常重要的一环,由于水体形状、大小和分布的多样性以及场景的复杂性,如何高效准确地从遥感影像中提取出水体仍具有挑战性。现有的主动轮廓模型水体提取算法主要针对某一... 如何准确有效的实现水体信息提取,是目前水资源管理、监测和应用非常重要的一环,由于水体形状、大小和分布的多样性以及场景的复杂性,如何高效准确地从遥感影像中提取出水体仍具有挑战性。现有的主动轮廓模型水体提取算法主要针对某一数据或特定水体类型,且受到噪声影响较大等问题,导致水体提取精度不高。因此,提出一种结合目标局部和全局特征的CV(Chan-Vese)模型快速分割方法。该改进方法的能量泛函由整体项、局部项和正则项组成,通过将局部图像信息融入CV模型的能量泛函中,在局部项中引入卷积算子并计算演化曲线内外部差值图像灰度均值,用差分图像代替原始图像,有效限制演化曲线处理灰度不均匀图像时发生的错误移动。此外,正则化项由长度约束项和新的惩罚能量组成,约束了演化曲线的长度,使目标边界更加平滑、精确,同时避免了传统水平集方法中的重新初始化步骤,以提高效率。针对哨兵1号卫星和哨兵2号卫星影像中的湖泊、河流和小水体分割实验结果表明:对于SAR(Synthetic Aperture Radar)影像,改进后的CV模型的分割精度分别达到96.15%、95.19%、83.64%,F1分数达到95.77%、91.06%、75.78%;对于光学影像,分割精度分别达到97.71%、95.12%、93.97%,F1分数达到97.15%、93.67%、86.78%。针对城市中心区域水体分割,SAR数据分割精度和F1分数分别为97.2%和89.2%;光学数据分割精度和F1分数分别为92.12%和89.37%。改进算法对背景复杂的多类型水体和城市区域水体均有较高的分割精度,能够实现遥感图像中水体的高精度提取。 展开更多
关键词 光学影像 SAR影像 水体提取 cv模型 能量泛函 局部项 差分图像
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视觉基础模型研究现状与发展趋势 被引量:3
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作者 张燚钧 张润清 +3 位作者 周华健 齐骥 余肇飞 黄铁军 《中国图象图形学报》 北大核心 2025年第1期1-24,共24页
在计算机视觉领域,尽管传统的深度学习视觉模型在特定任务上表现出色,但它们对大量标注数据的高度依赖及在新场景下性能泛化的局限性,大大增加了使用成本并限制了模型的应用范围。近年来,以Transformer为核心的新型模型结构,特别是在自... 在计算机视觉领域,尽管传统的深度学习视觉模型在特定任务上表现出色,但它们对大量标注数据的高度依赖及在新场景下性能泛化的局限性,大大增加了使用成本并限制了模型的应用范围。近年来,以Transformer为核心的新型模型结构,特别是在自监督学习领域的应用,为解决这些挑战提供了新的解决方案。这些模型通常通过大规模数据预训练,在处理复杂视觉场景中展现出强大的泛化能力,其被广泛称为视觉基础模型。本文深入探讨了视觉基础模型的研究现状与未来发展趋势,并重点关注该领域的关键技术进展及其对未来计算机视觉的潜在影响。首先回顾和梳理了视觉基础模型的背景与发展历程,然后介绍了在这一发展历程中出现的关键模型基础结构,介绍并分析了构建视觉基础模型所采用的各类预训练任务的设计思路,并根据其特性对现有的视觉基础模型进行分类。同时,对不同类型视觉基础模型中的代表性工作进行了介绍,并整理了目前可用于视觉基础模型预训练的数据集。最后,对视觉基础模型的研究现状进行总结和思考,提出了目前存在的一些挑战,并展望未来可能的研究方向。 展开更多
关键词 基础模型 计算机视觉(cv) 预训练模型 自监督学习 多任务学习
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澜沧江-湄公河流域生态系统服务价值对土地利用变化的响应 被引量:2
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作者 赵志轩 魏芳菲 +2 位作者 吴皓天 王怡宁 王澎喆 《生态环境学报》 北大核心 2025年第5期688-698,共11页
科学评估流域生态系统服务价值(ESV),揭示其随土地利用变化的时空响应规律,识别影响ESV空间异质性的关键驱动因子,对于制定合理开发和保护策略,促进区域可持续发展具有重要意义。以澜沧江-湄公河流域为研究对象,采用CV-Markov模型模拟... 科学评估流域生态系统服务价值(ESV),揭示其随土地利用变化的时空响应规律,识别影响ESV空间异质性的关键驱动因子,对于制定合理开发和保护策略,促进区域可持续发展具有重要意义。以澜沧江-湄公河流域为研究对象,采用CV-Markov模型模拟流域未来不同发展情景下土地利用变化,采用修正的当量因子法评估ESV,基于空间统计分析方法分析揭示土地利用变化影响下的ESV时空演变规律,并利用地理探测器模型识别ESV空间分异的关键驱动因子。结果表明,1)1995-2020年间,流域ESV总量、空间分布发生相应变化,总体呈先减小、后增大的趋势;2040年3种发展情景下流域ESV存在显著的差异性和空间异质性,其中农业发展情景ESV值最低、生态保护情境ESV最高。2)未来不同情景下流域ESV均存在显著空间正相关性和空间集聚效应,但不同情景下的ESV冷点/热点区域规模及其空间格局存在显著差异。3)流域ESV的空间异质性受到自然-人类活动的双重影响,其中人类足迹是ESV空间格局的主导驱动因子,年均气温、高程、坡度3个因子也是ESV空间异质性的关键驱动因子,且任意双因子组合对ESV空间异质性的解释力均强于单一因子,其中解释力最高的双因子为人类足迹与年均气温的组合。 展开更多
关键词 土地利用变化 生态服务价值 cv-Markov模型 地理探测器 澜沧江-湄公河
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基于熵和局部邻域信息的高斯约束CV模型 被引量:8
6
作者 卢振泰 郑倩 +3 位作者 冯衍秋 刘燕杰 冯前进 陈武凡 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期1076-1085,共10页
基于曲线演化的Chan-Vese(CV)模型常常不能准确分割非均匀性且结构复杂的医学图像.针对此缺点,文中提出了一种基于熵和局部邻域信息的高斯约束CV模型,作者利用熵构造内部和外部区域能量的权值系数,加强了对曲线演化的控制;同时将曲线上... 基于曲线演化的Chan-Vese(CV)模型常常不能准确分割非均匀性且结构复杂的医学图像.针对此缺点,文中提出了一种基于熵和局部邻域信息的高斯约束CV模型,作者利用熵构造内部和外部区域能量的权值系数,加强了对曲线演化的控制;同时将曲线上各点的局部邻域信息引入到曲线演化过程中,提高了分割的准确性,并降低了区域内灰度不均匀等因素对曲线演化的影响;高斯约束保证了曲线演化过程中的稳定性、光滑性,同时不需要曲线周长约束项和重复初始化.利用Circular Hough变换对左心室壁内、外膜进行初始定位,避免了人工设置初始轮廓,减少了曲线向目标轮廓演化时间和初始轮廓位置敏感性对分割结果的影响.作者对心脏MR图像的左心室内、外膜进行了分割.结果表明文中方法能够快速准确地分割左心室壁内、外膜,抗干扰能力强,鲁棒性好. 展开更多
关键词 Chan-Vese(cv)模型 Circular HOUGH变换 邻域信息 高斯核函数
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一种新的基于CV模型的图像分割算法 被引量:11
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作者 林挺强 高峰 +1 位作者 唐沐恩 文贡坚 《信号处理》 CSCD 北大核心 2010年第12期1852-1857,共6页
CV模型是一种重要的图像分割模型,本文针对其收敛速度慢、效率低的缺点提出一种求解CV模型的新方法。首先将CV模型的能量泛函改写成与原来有相同稳定解的总变分公式形式,然后使用对偶公式法求总变分公式的极小值,再在其中引入一速度项... CV模型是一种重要的图像分割模型,本文针对其收敛速度慢、效率低的缺点提出一种求解CV模型的新方法。首先将CV模型的能量泛函改写成与原来有相同稳定解的总变分公式形式,然后使用对偶公式法求总变分公式的极小值,再在其中引入一速度项以加快模型的收敛速度。新方法一方面克服了梯度下降法要求时间步长小、迭代次数多的缺点,经过较少次的迭代就能收敛,减少了迭代计算的次数;另一方面,引入的速度项能够减少每次迭代的时间,从而缩短求解模型的时间。速度项的引入同时减少了对梯度的依赖,增强了抗噪性。另外,可以通过调节速度项得到不同数目的同质区域,以适应相同图像不同分割任务的需求。实验结果表明本文方法是有效的。 展开更多
关键词 cv模型 水平集 总变分 对偶公式
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Tsallis熵和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割 被引量:15
8
作者 吴一全 吉玚 +1 位作者 沈毅 张宇飞 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期678-690,共13页
为了解决海洋表面溢油监测中合成孔径雷达(SAR)图像分割精度不高的难题,提出一种基于Tsallis熵多阈值分割与改进CV(ChanVese)模型相结合的海面溢油图像分割方法。首先采用基于Tsallis熵的多阈值选取算法对海面溢油图像进行粗分割;然后... 为了解决海洋表面溢油监测中合成孔径雷达(SAR)图像分割精度不高的难题,提出一种基于Tsallis熵多阈值分割与改进CV(ChanVese)模型相结合的海面溢油图像分割方法。首先采用基于Tsallis熵的多阈值选取算法对海面溢油图像进行粗分割;然后分别将得到的溢油区域和溢油粗略轮廓作为CV模型的局部区域和初始轮廓,以降低CV模型的场景复杂度及其对初始条件的敏感性。CV模型仅考虑了图像各区域的均值信息而没有考虑图像的局部信息,尽管能够得到渐进型边界图像,但其分割结果存在误差。本文采用了加入移动因子的改进CV模型降低分割误差,提高收敛速度。实验结果表明,提出的海面溢油SAR图像分割方法具有分割边界定位准确、运行高效和无需设置初始条件等优点。 展开更多
关键词 海面溢油监测 SAR遥感图像 图像分割 TSALLIS熵 改进cv模型
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快速CV双水平集算法的人脑MR图像分割 被引量:6
9
作者 詹天明 张建伟 +2 位作者 陈允杰 王宇 吴玲玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第14期181-183,共3页
针对CV模型的多水平集算法需要较高的数值稳定性以及曲线演化速度慢的缺点,根据人脑MR图像的特征,提出一种快速CV双水平集算法,统计被2条曲线划分成4类的直方图,构造符号矩阵,依次将直方图上的点放入其他类中,根据能量的变化更改该点对... 针对CV模型的多水平集算法需要较高的数值稳定性以及曲线演化速度慢的缺点,根据人脑MR图像的特征,提出一种快速CV双水平集算法,统计被2条曲线划分成4类的直方图,构造符号矩阵,依次将直方图上的点放入其他类中,根据能量的变化更改该点对应点的符号,得到粗分割结果,并对粗分割结果进行优化。对MR图像进行的分割实验表明,其分割效果更好,速度有大幅度的提高。 展开更多
关键词 cv模型 直方图 图像分割
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基于改进CV模型的目标多色彩图像分割 被引量:11
10
作者 张爱华 王帆 陈海燕 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期63-66,86,共5页
针对Chan-Vese(CV)模型无法完整分割目标包含多色彩及色彩具有突变性图像的问题,通过K-means聚类对图像演化曲线内部像素进行处理,得出聚类中心点,用聚类中心点值与均值滤波后图像的灰度信息构造CV模型内部拟合值,从而提高模型对复杂... 针对Chan-Vese(CV)模型无法完整分割目标包含多色彩及色彩具有突变性图像的问题,通过K-means聚类对图像演化曲线内部像素进行处理,得出聚类中心点,用聚类中心点值与均值滤波后图像的灰度信息构造CV模型内部拟合值,从而提高模型对复杂目标图像分割的适应性.此外,用矩形脉冲函数代替CV模型能量泛函中的正则化脉冲函数,可将水平集演化方程的计算限定在零水平集附近,从而避免图像背景干扰物对分割结果的影响.实验结果表明:改进模型可准确、快速地分割目标包含多色彩及色彩具有突变性的图像. 展开更多
关键词 高原鼠兔 Chan-Vese(cv)模型 图像分割 K-MEANS聚类 均值滤波
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基于KFCM和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割 被引量:15
11
作者 吴一全 郝亚冰 +2 位作者 吴诗婳 张宇飞 谢乾坤 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期2812-2818,共7页
图像分割是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像海面溢油检测的关键步骤之一,将核模糊C均值(kernel fuzzy C-means,KFCM)聚类方法及Chan-Vese(CV)模型应用于海面溢油SAR图像分割,为了解决单一KFCM方法分割精度不够高,及传... 图像分割是合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像海面溢油检测的关键步骤之一,将核模糊C均值(kernel fuzzy C-means,KFCM)聚类方法及Chan-Vese(CV)模型应用于海面溢油SAR图像分割,为了解决单一KFCM方法分割精度不够高,及传统CV模型对初始条件敏感和收敛速度低的问题,提出了一种基于KFCM和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割方法。首先利用KFCM算法将海面溢油SAR图像从原始样本空间映射到高维特征空间,得到聚类结果;然后将其作为CV模型的初始条件,以降低CV模型对初始条件的敏感性,并利用图像边缘强度取代传统CV模型中的Dirac函数,以提高模型的收敛速度和对不同SAR图像的适应性。大量实验结果表明,所提出的基于KFCM和改进CV模型的海面溢油SAR图像分割方法具有分割精度高、运算速度快的优点。 展开更多
关键词 海面溢油检测 SAR图像 图像分割 核模糊C均值聚类 Chan—Vese模型
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基于凸优化的自适应CV模型 被引量:9
12
作者 朱晓舒 孙权森 夏德深 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第2期779-781,共3页
针对CV模型分割精度不高、分割速度缓慢和易陷于局部最优等缺点,提出了一种新的基于凸优化的自适应CV模型。首先,引入了自适应权重项,对拟合中心的计算采用加权平均,提高了拟合中心计算的准确性;然后,在模型中加入了凸优化技术,以获取... 针对CV模型分割精度不高、分割速度缓慢和易陷于局部最优等缺点,提出了一种新的基于凸优化的自适应CV模型。首先,引入了自适应权重项,对拟合中心的计算采用加权平均,提高了拟合中心计算的准确性;然后,在模型中加入了凸优化技术,以获取模型的全局最优解;最后,采用了Split Bregman方法进行快速求解,有效地提高了分割效率。实验结果表明,基于凸优化的自适应CV模型有效地提高了分割精度和效率,对初始化也具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 图像分割 cv模型 凸优化 SplitBregman
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基于CV和LBF模型结合的图像分割算法研究与实现 被引量:11
13
作者 吴永飞 何传江 陈强 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2013年第7期98-100,146,共4页
CV模型和LBF模型是两个著名的图像分割模型,然而它们有各自的缺点。CV模型不能处理灰度不均图像,而LBF模型虽然能处理灰度不均图像,但对活动轮廓的初始化很敏感,且对噪声不具有鲁棒性。为了克服上述缺点,首先对图像进行预处理,然后在得... CV模型和LBF模型是两个著名的图像分割模型,然而它们有各自的缺点。CV模型不能处理灰度不均图像,而LBF模型虽然能处理灰度不均图像,但对活动轮廓的初始化很敏感,且对噪声不具有鲁棒性。为了克服上述缺点,首先对图像进行预处理,然后在得到新的图像的基础上提出与LBF类似的模型,同时将其与CV模型结合,得到全局和局部活动轮廓模型。实验结果表明,所提模型不仅能处理灰度不均匀图像,同时减弱了活动轮廓对初始化的敏感性,并且提升了对噪声的鲁棒性。 展开更多
关键词 图像分割 活动轮廓模型 cv模型 LBF模型
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基于快速FCM算法的多目标分割CV模型 被引量:5
14
作者 葛琦 张建伟 +2 位作者 陈允杰 吴玲玲 王克松 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期217-219,共3页
Chan-Vese(CV)模型是基于水平集方法演化不依赖图像梯度的算法,能很好地处理拓扑变化和弱边界,但对于目标和背景对比度低的边界以及多目标区域分割效果较差。针对上述问题提出一种基于快速模糊F均值(FCM)算法和邻域模板改进的CV模型。... Chan-Vese(CV)模型是基于水平集方法演化不依赖图像梯度的算法,能很好地处理拓扑变化和弱边界,但对于目标和背景对比度低的边界以及多目标区域分割效果较差。针对上述问题提出一种基于快速模糊F均值(FCM)算法和邻域模板改进的CV模型。利用快速FCM算法提取图像特征信息,采用邻域模板阈值法对不同的目标区域分别处理,准确控制了轮廓线的分裂,能够分割出更多的目标区域。 展开更多
关键词 Chan—Vese模型 快速模糊F均值算法 邻域模板 多目标
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基于Otsu和改进CV模型的SAR图像水域分割算法 被引量:18
15
作者 安成锦 陈曾平 《信号处理》 CSCD 北大核心 2011年第2期221-225,共5页
图像分割是SAR图像处理中基本而关键的技术之一,也是影响SAR图像自动解译性能的一个重要步骤。由于受相干斑噪声影响严重,SAR图像分割一直是一个公认的难题。针对Otsu算法对SAR图像分割精度不高以及CV模型对初始条件敏感和演化效率低等... 图像分割是SAR图像处理中基本而关键的技术之一,也是影响SAR图像自动解译性能的一个重要步骤。由于受相干斑噪声影响严重,SAR图像分割一直是一个公认的难题。针对Otsu算法对SAR图像分割精度不高以及CV模型对初始条件敏感和演化效率低等问题,本文提出了一种融合分割算法。采用快速一维Otsu算法对图像进行粗分割,分别将得到的水体区域和水体轮廓作为CV模型的分割区域和初始条件,降低了CV模型的场景复杂度,提高了分割速度,减弱了CV模型对初始条件的敏感性。利用图像边缘强度信息代替CV模型中的Dirac项,改进了CV模型的偏微分方程,使分割算法更好地适应SAR图像的同时提高了CV模型的收敛速度。实验结果表明,融合分割算法具有分割边界定位准确、运行高效、无需设置初始条件等优点。 展开更多
关键词 合成孔径雷达 水域分割 OTSU cv模型
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基于KL距离加权和局部邻域信息的CV模型 被引量:7
16
作者 刘燕杰 卢振泰 +1 位作者 冯前进 陈武凡 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1447-1451,共5页
本文提出了基于Kullback-Leibler(KL)距离加权和局部邻域信息的Chen-Vese(CV)模型.引入KL距离作为内外部局部区域能量的权值系数;计算曲线附近点的局部邻域能量之和作为模型的内部能量,从而提高对边缘的检测性能,并降低区域内灰度不均... 本文提出了基于Kullback-Leibler(KL)距离加权和局部邻域信息的Chen-Vese(CV)模型.引入KL距离作为内外部局部区域能量的权值系数;计算曲线附近点的局部邻域能量之和作为模型的内部能量,从而提高对边缘的检测性能,并降低区域内灰度不均匀等因素对曲线进化的影响.验证实验采用大量实际临床数据,结果表明该算法能准确地分割医学图像,且能量函数有较好的收敛性. 展开更多
关键词 Chen-Vese(cv)模型 KL距离 局部邻域信息 医学图像分割
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基于改进CV模型的高原鼠兔图像分割 被引量:6
17
作者 张爱华 王帆 陈海燕 《华中科技大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期32-37,共6页
针对CV模型无法分割灰度不均图像的问题,提出改进CV模型.在CV模型能量泛函中引入前景灰度不均抑制项,使CV模型能够对前景灰度不均图像进行分割.此外,在图像预处理阶段引入四叉树方法和大津法,缩小CV模型分割图像的搜索范围,减少分割时间... 针对CV模型无法分割灰度不均图像的问题,提出改进CV模型.在CV模型能量泛函中引入前景灰度不均抑制项,使CV模型能够对前景灰度不均图像进行分割.此外,在图像预处理阶段引入四叉树方法和大津法,缩小CV模型分割图像的搜索范围,减少分割时间;弥补CV模型须要手动设置初始轮廓的问题.实验结果表明:改进CV模型能够实现对前景灰度不均图像的精确分割,且耗时少,在背景抑制、目标区域轮廓定位等方面效果好. 展开更多
关键词 高原鼠兔 图像分割 前景灰度不均 cv模型 水平集 前景灰度不均抑制项
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基于改进CV模型的煤矿井下早期火灾图像分割 被引量:8
18
作者 韩斌 吴一全 宋昱 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1620-1627,共8页
煤矿井下早期火灾图像中火焰区域、火焰余辉及非火焰高灰度干扰区域三者的灰度值十分接近,利用传统的Chan-Vese(CV)模型很难将火焰区域精确地提取出来。针对这一问题,提出了一种改进的CV模型以实现煤矿井下早期火灾图像的精确分割。在... 煤矿井下早期火灾图像中火焰区域、火焰余辉及非火焰高灰度干扰区域三者的灰度值十分接近,利用传统的Chan-Vese(CV)模型很难将火焰区域精确地提取出来。针对这一问题,提出了一种改进的CV模型以实现煤矿井下早期火灾图像的精确分割。在计算目标和背景区域拟合中心时,引入自适应权值进行加权平均,充分考虑了像素点灰度值与拟合中心的差异,并据此确定该点对拟合中心的贡献度,更加精确地计算目标和背景区域的拟合中心;为了加速模型的演化,引入曲线内外区域像素的中值绝对差,替换模型中的内外区域能量系数,提高模型分割效率。最终达到快速提取早期火灾图像中火焰区域的目的。大量实验结果表明,与现有的Otsu算法、CV模型、引入能量权重的CV模型、引入梯度信息的CV模型以及两种类似提出模型的CV模型相比,利用改进CV模型对煤矿井下早期火灾图像,能取得更好的分割效果,并且满足实时性要求。 展开更多
关键词 矿井 早期火灾图像 图像分割 cv模型 区域拟合中心 区域能量系数 中值绝对差
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改进CV模型在高分辨率遥感影像分割中的应用 被引量:3
19
作者 许文宁 梅树立 +1 位作者 王鹏新 杨勇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期180-183,共4页
针对遥感图像的特点及分割要求给出了一种CV简化模型,并对改进模型的正确性进行了实验验证。实验结果表明,该方法不但提高了运算速度,而且能够得到连续封闭的目标地物矢量数据,因此可方便地利用分割边界的几何特征实现地物目标的精确识别。
关键词 遥感图像 区域分割 cv模型 应用
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改进CV模型的医学图像分割 被引量:13
20
作者 杨青 何明一 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第17期194-196,211,共4页
基于水平集的图像分割方法能有效处理拓扑结构较复杂、有分支的目标,分割结果对目标初始轮廓的位置不敏感,对图像中对比度低的边界的识别效果不佳。广义模糊算子能有效提高图像边界区域与非边界区域的对比度,图像细节分明、失真度小。... 基于水平集的图像分割方法能有效处理拓扑结构较复杂、有分支的目标,分割结果对目标初始轮廓的位置不敏感,对图像中对比度低的边界的识别效果不佳。广义模糊算子能有效提高图像边界区域与非边界区域的对比度,图像细节分明、失真度小。运用广义模糊算子来改进水平集分割方法中的Chan-Vese模型(简称CV模型)的速度函数;并扩大传统CV模型的边界检测范围以减少迭代次数,加快收敛速度;最后消除误分割区域以进一步提高分割的准确性。对模拟和真实医学图像分割的实验结果表明:改进后的模型能较大提高分割的准确性及效率。 展开更多
关键词 水平集 广义模糊算子 cv模型 医学图像分割
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