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搜索资源列表

  1. GVF Snake plus

  2. GVF Snake plus是关于梯度矢量流snake的程序代码，长须很详细，可以学到梯度矢量流snake模型中能量函数的计算方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-12-08
    • 文件大小：89kb
    • 提供者：morre

  1. GVF Snake Model

  2. GVF-snake模型算法，算法中通过梯度矢量流的两个向量场能够收敛到凹形比较大的区域。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-22
    • 文件大小：89kb
    • 提供者：tomgis

  1. 基于GVF主动轮廓模型的医学图像分割及其三维数据场体绘制（硕士论文）

  2. 基于GVF主动轮廓模型的医学图像分割及其三维数据场体绘制（硕士论文），对于蛇形算法的研究具有很大的参考价值，仅供大家参考

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-04-26
    • 文件大小：3mb
    • 提供者：sunwenhua168

  1. 主动轮廓模型（基于GVF和VFC）应用

  2. 使用GVF域和VFC域进行图片分割 % Vector field convolution (VFC) external force field example. % % See also AMT, EXAMPLE_PIG, AM_VFC, AM_VFK, AC_DISPLAY. % % Reference % [1] Bing Li and Scott T. Acton, "Active contour external force using % vector field convoluti

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2010-07-17
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：hzeuhxhglf

  1. snake模型matlab源代码(GVF模型)

  2. 这是snake模型中GVF模型的matlab源代码,希望对大家有帮助!

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-12-29
    • 文件大小：184kb
    • 提供者：zjghappy

  1. gvf snake matlab代码

  2. GVF snake模型的matlab代码

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-04-13
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：ding5

  1. snake

  2. 关于snake模型算法的大量详细描述

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-05-27
    • 文件大小：7mb
    • 提供者：jun112501

  1. 基于GVF Snake模型的医学图像分割

  2. 本文是一片硕士论文用matlab仿真，包含了了全过程，希望借鉴者不仅仅是参考，更重要的是要理解。。。

  3. 所属分类：嵌入式

    • 发布日期：2011-11-29
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qiuhuncl

  1. GVFSnake模型中初始轮廓线设置算法的研究

  2. 在详细分析了动态轮廓模型抗干扰性差、运算量大、不能逼近比较复杂轮廓、初始轮廓线设置复杂等问题原因的基础上, 提出了轮廓线"有效逼近域"概念, 进一步研究发现, 这些问题都可以通过设置初始轮廓线到"有效逼近域"内, 并有效地控制"有效逼近域"范围而得以解决。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-03-27
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：syogood1989

  1. 活动轮廓模型 源码

  2. Descr iption These functions implements the basic snake segmentation contour, as introduced by Kass et al. Algorithm: A snake is an active (moving) contour, in which the points are attracted by edges and other image boundaries. To keep the contour s

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2012-11-01
    • 文件大小：41kb
    • 提供者：gzyzgq

  1. 基于GVF的snake算法模型

  2. 基于GVF的snake算法模型，用matlab实现。有例子和源代码及demo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-09-14
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：wangzhaoo

  1. snake模型改进算法

  2. snake模型的改进算法，本程序相对于opencv自带的cvSnakeImage能够得到更好的获取轮廓的效果，但是经测试本程序存在着Bug，在稳定性方面不如cvSnakeImage，仅仅用于测试效果还是可行的，如果谁能够去掉这个程序中的Bug，欢迎联系我。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-09-06
    • 文件大小：13kb
    • 提供者：autumoonchina

  1. GVF snake C++ demo

  2. GVF snake的C++实现，开发环境为VC6.0,OpenCV。大部分代码都为本地代码。代码依据GVF原始论文以及其demo编写。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2009-03-12
    • 文件大小：89kb
    • 提供者：yuzhuqingyun

  1. 图像分割算法 GVF snake matlab编写程序

  2. snake模型的图像分割算法，用matlab编写而成。你可以访问那上面的网站，那里还有作者的关于GVF snake的论文

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-03-28
    • 文件大小：171kb
    • 提供者：u011077896

  1. GVF-snake.zip

  2. 这是以类似模板的GVF-snake程序吧。我自己做项目中，参考了一部分GVF代码，在修改之后我的项目也成功做完。其中可以学习到很多东西。在项目中需要用到GVF模型或者GVF-snake模型都可以进行下载（程序可运行）

  3. 所属分类：图像处理

    • 发布日期：2020-06-09
    • 文件大小：16kb
    • 提供者：qq_41668705

  1. 基于GVF的snake算法模型matlab源代码（GVF模型）

  2. 本文件是基于GVF的snake算法模型，内容完整；用matlab实现。文件中包含例子、源代码和demo。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-16
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：qq_40240439

  1. snake模型matlab源代码(GVF模型)

  2. 这是snake模型中GVF模型的matlab源代码,希望对大家有帮助! 这是snake模型中GVF模型的matlab源代码,希望对大家有帮助!

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-22
    • 文件大小：180kb
    • 提供者：wtdxhzx

  1. 梯度向量流场和基于快速行进的人类患者冠状动脉中心线提取方法

  2. 本文提出了一种验证冠状动脉中心线的新概念。 该方法基于3D分割冠状动脉模型的梯度矢量流（GVF）。 它是基于基于高斯的速度图像来实现的。 该方法已在3种三维合成血管模型中得到验证，并在从计算机X线断层扫描冠状动脉造影（CTCA）重建的3种临床冠状动脉模型中进行了进一步的测试。 结果表明，该方法与合成血管模型中的地面真值中心线之间有很好的一致性。其次，该方法适用于左冠状动脉和右冠状动脉，平均每例处理时间为25.7min。 总之，所提出的梯度矢量流场和基于快速行进的方法应具有更多的常规临床适用性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-26
    • 文件大小：829kb
    • 提供者：weixin_38598613

  1. 基于GVF的snake算法模型

  2. 基于GVF的snake算法模型，用matlab实现。有例子和源代码及demo 基于GVF的snake算法模型，用matlab实现。有例子和源代码及demo

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：rogerjunli

  1. 基于SLIC和GVF Snake算法的乳腺肿瘤分割

  2. 为了进一步提高乳腺肿瘤分割的精确度,提出了一种基于简单线性迭代聚类(SLIC)和梯度矢量流(GVF)Snake算法相结合的乳腺肿瘤分割模型。该模型首先对图像进行预处理以减少冗余信息提高后续的分割效率;其次结合图像的纹理特征提出了一种自适应K值方法,并对图像利用SLIC算法进行粗分割,描绘出乳腺肿块的初始轮廓;最后,利用GVF Snake算法加大对轮廓边缘信息的捕捉范围,进行细分割得到分割结果图。实验验证表明,该分割模型可以有效地提高分割效率和准确度,在一定程度上优于传统的分割算法,得到了较为理想

  3. 所属分类：其它