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題名 | An Automatic Active Contour Model by Genetic Algorithm=應用於物體邊界分割之自動參數找尋可調變模型 |
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作者 | 陳定宏; Chen, Ding-horng; |
期刊 | 南臺科技大學學報 |
出版日期 | 20010300 |
卷期 | 25 2001.03[民90.03] |
頁次 | 頁25-37 |
分類號 | 312.1 |
語文 | eng |
關鍵詞 | 邊界分割; 可調變模型; 基因演算法; Active contour model; Genetic algorithm; Image segmentation; |
中文摘要 | 在影條處理中,物體之邊界分割一直是個基本且重要的課題。一般說來,邊界分割的方法可分為兩大類:也就是以區域為基礎的方法(region-based algorithms)以及以邊界為基礎的方法(boundary-based algorithms)。在以邊界為基礎的方法中,自從Kas et al.提出了可調變模型(deformable model, active contour model, or snake model)後,就吸引了大多數研究者的注意。所謂可調變模型也就是將物體的邊界以一個系統化的能量模型來表示,將內在力(internal force),外在力(external force)以及影像力(image force)分別給不同比重之參數用來代表物體邊界之不同性質,並經由尋找最小能量的方式來偵測物體邊界。傳統的方法並沒有提到如可給定這些參數,因此在分割物體邊界時會遇到實作上的困難。在本篇論文中,我們設計了一個以基因演算法(genetic algorithm)為基礎的自動參數找尋方法,可以有效地搭服傳統文獻上所無法解決的參數問題。經由人造影像與實際的影像實驗驗證,我們的方法可以找出適當的參數融入可調變模型中並且得到不錯的實驗結果。 |
英文摘要 | The detection of object position is an interesting and challenging task in computer vision and image processing. In this paper, a self-learning contour finding model based on the snake model is proposed. The proposed model utilizes the genetic algorithms as a training kernel to acquire the weights for the driving forces in the snake deformation. Thus, the weights can be treated as a priori knowledge of contour definition before the contour finding process is proceeded. Both the synthetic and real image experiments are carried out to verify the performance of the proposed method. |
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