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基于GFO模型的水平集分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
众所周知,水平集分割方法由于能克服Snake分割中所要求的初始轮廓必须与目标轮廓相近以及图像结构不应发生拓扑改变这两大难题而深受青睐。然而,其在图像分割遇到的最大困难是解决边界泄漏问题。虽然有许多研究工作均试图解决这一难题,但收获甚微,究其原因主要是:图像的梯度信息不仅被作为轮廓线运动的停止策略,同时也将为零水平集向目标轮廓运动提供吸引力。因此,其不可避免将产生边界泄漏现象。针对这一难题,本文通过采用GFO模型以提供更鲁棒的边界信息和更可靠的停止策略来构造运动驱动力,从而较好地解决传统水平集分割算法所不能解决的大部分边界泄漏难题。 相似文献
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随着网络技术和信息技术的飞速发展,人们的网络意识和网络服务需求的不断增强,人们越来越关心网络的管理、服务质量、网络安全与维护等方面的问题.结合当前现状,从物理安全、网络系统设计和数据安全等方面,介绍医院局域网安全与维护方法. 相似文献
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