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基于高斯超像素的快速Graph Cuts图像分割方法
图像分割 图切分 超像素 高斯模型
2011/7/28
提出了一种交互式的快速图像分割方法. 该方法通过使用高斯超像素来构建Graph cuts模型以实现加速. 首先, 利用融合了边缘置信度的快速均值漂移算法, 将原始图像高效地预分割为多个具有准确边界的同质区域, 并将这些区域描述为超像素, 用于构建精简的加权图. 然后, 使用区域的彩色高斯统计对超像素进行特征描述, 并在信息论空间中对高斯距离度量进行设计. 另外, 为了准确而精炼地对先验知识进行参数...
一种基于Graph Cuts的多尺度乳腺肿块分割方法
肿块分割 graph cuts 多尺度 乳腺X线图像
2014/4/28
本文提出一种基于Graph Cuts的多尺度乳腺肿块自动分割方法。首先，应用区域统计融合方法对图像进行粗分割，将得到的粗轮廓作为后续Graph Cuts分割的初始轮廓。在迭代优化阶段，引入多尺度分析方法，以高斯金字塔分解得到的多尺度图像序列代替固定尺度的原始图像序列估计高斯混合模型（GMM）参数，将粗糙尺度的易分割性与精细尺度的精确性互补，使得算法以较少样本快速确定GMM参数以执行Graph Cu...
