%0 Journal Article
%T Weights Adjusting GS Segmentation Algorithm<br>自适应权值调整GS图像分割算法
%A YOU Pei-han
%A BI Du-yan
%A MA Shi-ping
%A <br>游培寒
%A 毕笃彦
%A 马时平
%J 中国图象图形学报
%D 2006
%I 
%X 近期国内外分割算法研究表明，当目标局部边缘性质相差较大时，局部自适应分割算法较全局分割算法可以取得更好效果。为了快速地进行GS（Greedy Snake）图像分割，提出了一种不规则形状自适应图像分割算法，用于图像目标物体的边缘检测，同时基于伪逆算法，提出了一种自适应调整参数的方法，该方法保留了算法的反馈机制。在系统动态仿真中，为了避免动态边缘的停滞，新算法继承了greedy Snake算法的能量公式，同时根据附近目标轮廓边缘及其周围测试点的性质，通过调整其权值参量来达到调整局部特性的目的，以便使轮廓自适应地逼近目标边缘。计算机仿真结果表明，将新算法模型用于捕捉多种目标物体的边缘，可较其他Snake算法取得较为良好的效果。
%K Greedy Snake(GS)
%K edge detection
%K self-adaptable segmentation<br>活动轮廓贪婪算法
%K 边缘检测
%K 自适应图像分割
%U http://www.alljournals.cn/get_abstract_url.aspx?pcid=5B3AB970F71A803DEACDC0559115BFCF0A068CD97DD29835&cid=8240383F08CE46C8B05036380D75B607&jid=D06194629680C940ACE75262F54B9D85&aid=2EA60CF8B192B1C1&yid=37904DC365DD7266&vid=708DD6B15D2464E8&iid=DF92D298D3FF1E6E&sid=4986C0B14AED27B4&eid=5357CC5E80802025&journal_id=1006-8961&journal_name=中国图象图形学报&referenced_num=0&reference_num=6