基于形状先验与轮廓预定位的目标分割
针对单帧图像中特定目标的分割一直面临着由于背景复杂和光照变化等因素带来的分割精度偏低的问题,提出一种基于轮廓预定位的先验局部二值拟合(local binary fitting,LBF)算法,用于人体上肢图像的分割.首先,利用浅层卷积神经网络对上肢形状模板进行筛选和预定位,得到分割目标的粗轮廓曲线;然后,利用基于先验形状的LBF算法对粗轮廓曲线进行演化,得到分割目标的精确轮廓曲线.实验结果显示算法的成功率在90%以上,表明该方法对于背景复杂和光照变化情况下的特定目标分割具有良好的效果.
上肢图像分割、轮廓预定位、局部二值拟合(localbinaryfitting、LBF)、形状先验
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TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目11527801, 61305026;北京市教育委员会资助项目KM201310005006;北京工业大学"智能制造领域大科研推进计划"资助项目
2017-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
1031-1036
