【摘 要】
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提出采用基于迭代算法的分级自适应可变形模型,用于声带振动图像的自动分割.该模型由基本可变形模型和高阶可变形模型构成二级模型,基本可变形模型由2条描述声带内壁的样条曲
【机 构】
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上海交通大学计算机科学与工程系,上海,200030
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提出采用基于迭代算法的分级自适应可变形模型,用于声带振动图像的自动分割.该模型由基本可变形模型和高阶可变形模型构成二级模型,基本可变形模型由2条描述声带内壁的样条曲线组成,依据声带振动目标形状的先验知识定义及初始化.高阶模型通过提高每条曲线的阶次,增加控制点数来捕获目标的精细边缘,以得出精确的声带形状分割结果.本文模型充分利用了有关声带形状的先验知识及全局特征,增加了图像分割的正确性及稳定性.
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