投影仪寿命是多久:【转贴】一个很不错的Level Set分割方法和代码的主页【已搜无重复】 - 信息科学版 ...
来源:百度文库 编辑:偶看新闻 时间:2024/10/05 11:56:16
【转贴】一个很不错的Level Set分割方法和代码的主页【已搜无重复】
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sinapdb(金币+3,VIP+0):thanks
最近,我在研究level set,发现一个超好的个人主页(Chunming Li),
Chunming Li主页: http://www.engr.uconn.edu/~cmli
代码地址: http://www.engr.uconn.edu/~cmli/code
上面有作者最新研究成果及其代码!BZ要加精阿!作者在主页上公开了Local binary fitting(LBF)思想的代码,我下了他的LBF代码,意外地发现它竟然可以任意初始化,无论初始曲线在目标内也好,在目标外也好,即使是在图像的一个小角落,他的LBF模型都能分得出来!太神奇了,就像长了眼睛一样!而且速度非常快!!!
小弟我也研究了一年多level set,觉得以前的level set很依赖初始化,一直感觉很难实用,不是太依赖手工初始化,就是结果不准,CV虽然不依赖,但现实很多图像具有灰度不均匀,结果都不好,没法用。这个LBF大大改变了我的看法..
看来Level set还是很有前途的, 感觉LBF的方法已经很接近实用了,只是我编了一个月还没编好,结果怎么就没他的好。汗!有哪位实现过的,给点经验吧,我们交流交流....
目前有哪些level set方法实用了?例如GAC,CV,PS等,我说的实用是指全自动,准确,快速。大多数图像,都或多或少的含有灰度不均匀现象,采用一般的Kmeans,GMM,FCM,以及CV模型效果都不咋地,PS模型速度太慢而且效果也并不是太好。话说回来,如果要求全自动又准确快速的话,到现在为此有这样的算法吗?大家讨论下好吗
BZ记得要加精阿!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
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