检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]清华大学自动化系,北京100084
出 处:《计算机工程》2005年第9期1-3,共3页Computer Engineering
基 金:国家社会科学基金资助项目(99BTY004)
摘 要:基于轮廓线模型的目标分割、物体跟踪方法是近十几年来图像和视频领域研究的热点。因为轮廓线模型可以将待处理问题的先验知识与各种图像处理算法有效地融合在一起,所以比以往的计算视觉理论具有更强的实用性。虽然很多模型算法已经和最初的Snakes大相径庭,但它们的指导思想却是一脉相承的。该文以Snakes模型为基础,系统地介绍了轮廓线模型的发展脉络和各种最新成果。Active contour models are the hotspot in the field of computer vision. They are more practically and powerful than other computer theories because the contours could merge prior knowledge and image processing algorithms. Although the forms of these models have many differences, the essence is the one. The paper tries to introduce the whole active contour models family.
分 类 号:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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