导读:本文包含了蛇模型论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:模型,图像,轮廓,边缘,矢量,等深线,几何。
蛇模型论文文献综述
温连发,张立华,贾帅东[1]（2016）在《蛇模型在等深线自动化简中的应用》一文中研究指出针对当前等深线的化简主要依靠经验和手工方法实施,其自动化简仍未取得实质性突破的现状。从等深线化简的安全性约束出发,阐释了蛇模型的基本内涵,分析和计算了蛇模型曲线所受的力,明确了蛇模型点的安全约束方法,推导了蛇模型的能量公式,并实现了基于蛇模型的等深线自动化简。试验结果表明,采用该算法化简后的等深线能够很好地遵守安全性约束准则;蛇模型算法可以用来实现等深线的自动化简。(本文来源于《海洋测绘》期刊2016年05期）
任小斌,王佛荣,张善卿[2]（2015）在《基于自蛇模型的图像放大算法及实现》一文中研究指出图像分辨率是决定图像质量的关键因素之一。目前有许多图像放大算法,但是,大多算法放大后的图像普遍性存在的问题是边缘模糊化和边缘锯齿化。为了克服这个缺点,可以把其当成是一种噪声,采用了滤波去噪的进行处理。本文采用的自蛇模型是一个非常有效的去噪模型,它在去噪和保持图像边缘方面,有非常优异的效果。因此,本文尝试运用自蛇模型处理图像放大时的边缘方片效应,并增加了校正的过程以提高复原后的图像质量。最后,对该方法进行了编程实验,对比并验证了该方法与传统方法相比的优越性。(本文来源于《安阳师范学院学报》期刊2015年02期）
袁胜古,潘俊,应荷香,王密[3]（2015）在《一种改进的GVF蛇模型水域矢量边界更新方法》一文中研究指出利用现势性较好的真彩色遥感影像,基于已有水域矢量边界数据,提出了一种改进的GVF蛇模型水域矢量边界数据更新方法。将已有水域矢量边界数据作为GVF蛇模型初始位置,用真彩色遥感影像彩色梯度作为GVF求解中的边缘梯度,通过轮廓演化实现水域矢量边界精化,以满足水域矢量边界数据更新的要求。实验表明,本方法相比传统的GVF蛇模型、四元数及数学形态学方法具有更高的精度,而且在一定距离范围内对初始边界位置不敏感。(本文来源于《武汉大学学报(信息科学版)》期刊2015年04期）
陈琳,祝传贝[4]（2015）在《一种改进的基于蛇模型的分割方法》一文中研究指出CT图像的分割在临床的诊断和治疗中有着重大的意义。其中Snake分割算法能够得到较好的分割结果,该文通过对传统Snake算法基本原理的研究,提出了一种改进的Snake分割模型。首先,通过数学形态学的方法得到CT图像的边缘,其次,运用改进的能量方程对分割过程进行迭代。优化的Snake模型能够克服传统Snake模型无法收敛于极凹处以及对噪声敏感的问题。通过实验将模型应用于实际CT图像分割,并且得到较精确的实验结果。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2015年01期）
刘述民,黄影平,张仁杰[5]（2014）在《基于立体视觉及蛇模型的行人轮廓提取及其识别》一文中研究指出从复杂、动态多变的交通图像中准确提取障碍物的轮廓曲线是智能汽车的一个重要研究课题,它对行人保护起着十分重要的作用。Snake模型是用来自动提取物体边界的曲线模型。结合立体视觉技术和Snake模型以实现行人检测:运用基于稠密视差的立体分割方法查找并分割潜在行人目标区域,为了便于后期目标轮廓提取,基于边缘检索的立体匹配算法被进一步用于提取感趣区(ROIs)内的目标初始边界;在此基础上,用Snake模型提取目标的完整轮廓曲线;轮廓因子及目标高程被用于ROIs的验证,即行人识别。针对Snake模型易受噪声干扰及难以收敛到凹陷边界等缺陷,提出了改进的距离势能模型。以典型交通场景为分析对象,对所提出的方法进行了测试,得到了较为理想的结果。(本文来源于《光学学报》期刊2014年05期）
王成杰,廖定安[6]（2014）在《基于几何蛇模型实现多目标图像的分割算法》一文中研究指出蛇模型分为参数蛇、几何蛇两类,参数蛇不易分割多目标图像,而几何蛇是基于水平集理论的,曲线演化与曲线几何特性有关,能方便处理几何拓扑问题,文中详细地给出了基于测地活动线几何蛇模型的算法实现。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2014年13期）
李爱莲,杨芮[7]（2014）在《基于蛇模型的指针式表盘的分割研究》一文中研究指出针对工业领域中指针式仪表需要定期人工检查,以及现有分割方法难以精确分割图像,并且计算量大的不足,研究基于Matlab软件的强大图像处理功能。引入蛇模型的方法完成了对表盘图像的读入、初始化定位、准确分割表盘。实现了智能精确检测到表盘位置的目的,从而取代了人工检查的不足。结果表明,蛇模型利用它自身的动态特性,它的能量函数总能收敛到局部最小值,得到了更好的分割效果。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2014年03期）
陈日红[8]（2014）在《基于自蛇模型和小波分析的图像去噪》一文中研究指出提出基于自蛇模型和小波分析的集成图像去噪算法,以及峰值信噪比、保护边缘指数的去噪性能综合评价指标。首先利用自蛇模型对含噪图像滤波,然后将处理后的图像进行小波分解,保持低频分量系数,对其高频分量再次利用自蛇模型去噪,最后对处理后的小波系数进行重构,得到去噪后的图像。实验结果表明,本文算法在去噪能力和和保护边缘能力两方面均好于自蛇模型算法和2次迭代自蛇模型算法。(本文来源于《电子设计工程》期刊2014年01期）
黄春春,张麒,李超伦,施俊,王文平[9]（2013）在《基于多尺度分析与方向梯度矢量流蛇模型的颈动脉超声造影图像分割》一文中研究指出1目的提取颈动脉超声造影(CEUS)图像中的血管边界对血管形态与弹性等属性的测量具有重要意义。由医生手工勾勒血管轮廓耗时耗力,重复性差,主观性强。CEUS图像受斑点噪声严重污染,使得传统计算机分割方法存在鲁棒性和初始化问题。为自动、精确提取颈动脉CEUS图像中的血管边界,本文研究基于多尺度分析和方向梯度矢量流(DGVF)蛇模型的图像分割方法。(本文来源于《中国超声医学工程学会第八届超声治疗专委会学术会议、第六届仪器工程开发专委会学术会议、第五届超声生物效应专委会学术会、重庆超声医学工程学会学术会议论文集》期刊2013-07-12）
王成杰[10]（2013）在《基于蛇模型图像分割研究综述》一文中研究指出蛇(Snake)模型,也称活动轮廓模型(Active Contour Model),能利用图像的高层信息能量泛函最小化来解决图像分割问题,多数学者因这点认真研究并改进了Snake,参数活动轮廓最先被研究,从改进力场的角度入手,以GVF-Snake最为出色,该类模型非常适合医学图像的分割,但其本身基于拉格朗日框架,分割结果依赖于初始轮廓的设置,学者借助几何活动轮廓模型,解决参数蛇难于处理拓扑变化问题,使分割以自适应方式进行,极大弱化了初始化要求,提高分割鲁棒性,能分割遥感、纹理、彩色图片。(本文来源于《智能计算机与应用》期刊2013年02期）
蛇模型论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
图像分辨率是决定图像质量的关键因素之一。目前有许多图像放大算法,但是,大多算法放大后的图像普遍性存在的问题是边缘模糊化和边缘锯齿化。为了克服这个缺点,可以把其当成是一种噪声,采用了滤波去噪的进行处理。本文采用的自蛇模型是一个非常有效的去噪模型,它在去噪和保持图像边缘方面,有非常优异的效果。因此,本文尝试运用自蛇模型处理图像放大时的边缘方片效应,并增加了校正的过程以提高复原后的图像质量。最后,对该方法进行了编程实验,对比并验证了该方法与传统方法相比的优越性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
蛇模型论文参考文献
[1].温连发,张立华,贾帅东.蛇模型在等深线自动化简中的应用[J].海洋测绘.2016
[2].任小斌,王佛荣,张善卿.基于自蛇模型的图像放大算法及实现[J].安阳师范学院学报.2015
[3].袁胜古,潘俊,应荷香,王密.一种改进的GVF蛇模型水域矢量边界更新方法[J].武汉大学学报(信息科学版).2015
[4].陈琳,祝传贝.一种改进的基于蛇模型的分割方法[J].电脑知识与技术.2015
[5].刘述民,黄影平,张仁杰.基于立体视觉及蛇模型的行人轮廓提取及其识别[J].光学学报.2014
[6].王成杰,廖定安.基于几何蛇模型实现多目标图像的分割算法[J].电脑知识与技术.2014
[7].李爱莲,杨芮.基于蛇模型的指针式表盘的分割研究[J].科学技术与工程.2014
[8].陈日红.基于自蛇模型和小波分析的图像去噪[J].电子设计工程.2014
[9].黄春春,张麒,李超伦,施俊,王文平.基于多尺度分析与方向梯度矢量流蛇模型的颈动脉超声造影图像分割[C].中国超声医学工程学会第八届超声治疗专委会学术会议、第六届仪器工程开发专委会学术会议、第五届超声生物效应专委会学术会、重庆超声医学工程学会学术会议论文集.2013
[10].王成杰.基于蛇模型图像分割研究综述[J].智能计算机与应用.2013
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