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在源码实现的研究过程中将采取基于水平集方法的几何活动轮廓模型如测地轮廓模型或Mumford-shah模型与其他的分割方法的结合。针对具体的图像可以将一些先验知识（灰度和形状信息）加入到算法中-source realized in the course of the study will be taken based on the level set method of the geometric active contour models such as the geodesic contour
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a fast multigrid solver for geometric active contour models
For a detailed descr iption of the method see the paper
G. Papandreou and P. Maragos,
Multigrid Geometric Active Contour Models,
IEEE Transactions on Image Processing, vol. 16, no
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Snake 算法或Active Contour Models。这类算法需要给出初始的轮廓，然后进行迭代，使轮廓沿能量降低的方向靠近，最后得到一个优化的边界。
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Snake 算法或Active Contour Models。这类算法需要给出初始的轮廓，然后进行迭代，使轮廓沿能量降低的方向靠近，最后得到一个优化的边界。
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Snake 动态轮廓模型,GVF Snake,经典文章两篇。Active contour model. Kass Snakes Active Contour Models, Xu , Snakes, Shapes, and Gradient Vector Flow
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非常经典的snake文章。必看之一。Snake模型初始轮廓选取的研究-Very classic snake article. One must-see. Snake model of the initial outline of the selected research
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Active contour models, deformable surface models,
edge detection, gradient vector flow, image segmentation,
shape representation and recovery, snakes.-Active contour models, deformable surface models, edge detection, gradient vector flow, image s
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ASM是由Cootes和泰勒推出的多分辨率方法的一个例子。
基本思想：
在ASM模型训练，训练从手工绘制的图像轮廓。发现的ASM模型在训练使用主成分分析（PCA），使该模型自动识别数据的主要变化是，如果可能的轮廓/好的对象的轮廓。还包含了ASM模型的协方差矩阵描述行垂直纹理口岸时，在正确的位置。
-Descr iption This is an example of the basic Active Shape Model (ASM) as introduced by Coot
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用MFC开发的简单的图像二值化轮廓提取和主动轮廓模型的轮廓提取-MFC Development using simple binary image contour extraction and contour extraction of active contour models
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本文主要研究基于水平集方法的活动轮廓模型图像分割，在回顾活动轮廓模
型发展的基础上，介绍了曲线演化理论及其水平集方法，证明了水平集方法可以
有稳定的数值实现方式且其处理拓扑变化的自然性，进一步引出了变分水平集方
法。
本文介绍了两种不同的几何活动轮廓模型：基于梯度信息的李纯明模型以及
基于区域信息的 Chan-Vese 模型（C-V 模型）。在分析上述两模型的优缺点上，提
出了一种改进的 C-V 模型，改进模型引入了距离约束项，同时对基于区域的外部
能量项进行了改进，
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Active Contour (or Snake) Model is recognized as one of the efficient tools for 2D/3D image segmentation. How- ever, traditional snake models prove to be limited in sev- eral aspects. The presentpaper describes a set of difision equations applied ro
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：LBF 模型是一个著名的基于区域的活动轮廓模型。与PC（Piecewise Constant）模型不同，该模型引入了一个以高斯函数为
核函数的局部二值拟合（Local Binary Fitting，LBF）能量。因为LBF 能量能够获取图像的局部信息，所以LBF 模型解决了PC 模型
不能处理灰度不均一图像的分割问题。提出了一个改进的LBF 模型，它使用一个新的核函数代替高斯核函数-: LBF model is a well-known region-based active cont
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基于局部区域的主动轮廓模型.主要考虑了区域信息。-Active contour models based on local area mainly considering regional information.
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A Short Guide on a Fast Global Minimization Algorithm for Active Contour Models文章代码基于MATLAB-A Short Guide on a Fast Global Minimization Algorithm for Active Contour Models
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GAC 侧地线主动轮廓模型 感觉挺全的了 上传上来分享下-GAC side of the ground feeling very active contour models upload up to share the whole of the next
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主要是关于医学图像处理，采用的方法是C-V模型，及半隐式轮廓活动模型，取得了较好的效果-Mainly on the medical image processing, the method uses a CV model, and semi-implicit active contour models, and achieved good results
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有详实的说明，基于C-V模型的图像分割，属于活动轮廓模型，有典型的图片例子，可以直接运行，适合研究生使用。-There are detailed instructions, CV model-based image segmentation, are active contour models, with typical picture examples can be run directly, for graduate students to use.
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