本项目使用水平集的CV模型应用场景：分割图像 main.cpp#include<iostream>
#include<opencv2/opencv.hpp>
#include"levelset.h"
//打开xml文件需要加载的头文件
#include "../tinyxml/tinyxml.h"
#include "../tinyxml/tinystr.h"
#inc
几何活动轮廓模型——水平集分割：Active Contours Without Edges水平集方法 水平集是跟踪轮廓和表面运动的一种数字化方法，它不直接对轮廓进行操作，而是将轮廓设置成一个高维函数的零水平集。这个高维函数叫做水平集函数。然后对该水平集函数进行微分，通过从输出中提取零水平集来得到运动的轮廓
本次水平集图像分割并行加速算法设计与实现包含：原理篇、串行实现篇、OpenMP并行实现篇与CUDA GPU并行实现篇四个部分。具体各篇章链接如下：水平集图像分割并行加速算法设计与实现——原理篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——串行实现篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——OpenMP并行实现篇水平集图像分割并行加速算法设计与实现——CUDA GPU并行实现篇原理篇主要讲解水平集图像分割的
LeveSet 水平集方法主要的思想是利用三维（高维）曲面的演化来表示二维曲线的演化过程。在计算机视觉领域，利用水平集方法可以实现很好的图像分割效果。1.数学原理根据维基百科的定义，在数学上一个包含n个变量的实值函数其水平集可以表示为下面的公式：可以看出，水平集指的是这个函数的取值为一个给定的常数c.那么当变量个数为2时，这个函数的水平集就变味了一条曲线，也可以成为等高线。这时函数f就可以描述一个
因此，图像分割是特征提取的基础和前提，图像分割的效果直接影响后续操作。本文主要简洁介绍众多图割算法中的一种——基于水平集的分割算法。1、水平集的简介基于几何变形模型的水平集方法最早是由Osher和Sethian于1988年提出，用于描述形如燃烧火焰的边界等具有高动态和高拓扑性的结构变化。水平集的核心思想是：通过高维函数曲面来表达低维的演化曲线或曲面，即将演化（变化）的曲线或曲面（界面）
文章目录一. 平移① 平移的原理② 平移实现二. 旋转① 旋转原理② 旋转实现三.翻转(镜像)① 翻转原理② 反转实现四. 缩放① 几何变换的基本概念② 图像缩放原理③ 图像缩放实现 一. 平移① 平移的原理平移就是将图像中的所有的点按照平移量水平或者垂直的移动.假设要水平右侧移动100个像素,向下移动50个像素,则原图像和目标图像的对应关系为:dst(x,y) = src(x + 100,y
基于距离正则的水平集分割MATLAB代码，无需初始化% This Matlab code demonstrates an edge-based active contour model as an application of
% the Distance Regularized Level Set Evolution (DRLSE) formulation in the following
1 简介合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨的微波遥感相干成像雷达,在军事和国民经济等各个领域中都有着非常重要的作用。SAR遥感图像的分割是进行SAR遥感图像理解、解疑中基本且关键的技术之一。SAR遥感图像分割的目的就是把目标区域和背景区域分割开来,但由于SAR遥感图像中含有大量乘性相干斑噪声,且图像区域灰度分布不均匀,使得SAR遥感图像中目标物体边缘无法被精确定位,进而很难实现对SAR遥感图像精确
原创
2021-12-30 21:28:41
505阅读
1 简介合成孔径雷达(SAR)是一种高分辨的微波遥感相干成像雷达,在军事和国民经济等各个领域中都有着非常重要的作用。SAR遥感图像的分割是进行SAR遥感图像理解、解疑中基本且关键的技术之一。SAR遥感图像分割的目的就是把目标区域和背景区域分割开来,但由于SAR遥感图像中含有大量乘性相干斑噪声,且图像区域灰度分布不均匀,使得SAR遥感图像中目标物体边缘无法被精确定位,进而很难实现对SAR遥感图像精确
原创
2021-12-26 01:29:10
475阅读
一、简介
1 原理分析2 编程过程2.1 准备工作2.2 迭代运算
二、源代码
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
clear;
clc;
%读图像并将rgb图像转化为灰度图象，为了节省cpu时间，将图像变小为原来大小的1/2
im=imread('3.bmp');
im=rgb2gr
原创
2021-07-09 15:55:25
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2.5 水平集方法
在2.4中的时候，我们已经知道曲线演化主要涉及到两个几何参数，一个是曲线的曲率，一个是曲线的方向矢量，而这两个参数的计算一并不是一件容易的事情，怎么有效的更方便处理曲线的几何参数的计算方法，而水平集方法正好满足这些要求。这也是水平集方法最为吸引人的地方。
水平集方法最早是由Osher和Sethian提出，用于解决遵循热力学方程下的火苗的外形变化过程。其基本
原理分析 分水岭算法主要用于图像分段，通常是把一副彩色图像灰度化，然后再求梯度图，最后在梯度图的基础上进行分水岭算法，求得分段图像的边缘线。 下面左边的灰度图，可以描述为右边的地形图，地形的高度是由灰度图的灰度值决定，灰度为0对应地形图的地面，灰度值最大的像素对应地形图的最高点。 灰度图的地形图显示，比如上边的灰度图，显示为： 对灰度图的地形学解释，我们我们考虑三类
1 简介图像分割是计算机视觉中的关键步骤之一。传统的分割方法由于方法自身的局部性,难以满足复杂分割的要求,基于水平集方法的图像分割研究正是这种需求下出现的。C-V模型对灰度图像的变化处理非常自然,解决了M-S模型难以解决的问题,而C-V模型应用于彩色图像极大地推动了彩色图像分割的研究。 本文主要研究了基于水平集方法的彩色图像分割方法。首先介绍本论文的课题背景、目标与意义,基于水平集方法的
原创
2022-01-19 23:27:46
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水平分割简单来说就是1 转发数据时： 从A接口发给B接口的，B接口不准回发给A2 转发路由更新表时：A从B处学习到的路由表不准发回给B假设A和B 路由器相互连接，B可以从A处学习到A连接的其他网络万一A连接的一个网络down掉了，则A发送给B的路由表中不会标记这个网络，那B得不到这个down掉网络的更新他会默认的保留180秒同时转发给相邻的路由就会导致网络中路由的不正确路由中毒就是当A连接的一个网
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精选
2013-11-23 15:50:43
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水平分割-定义水平分割是一种避免路由环的出现和加快路由汇聚的技术。由于路由器可能收到它自己发送的路由信息，而这种信息是无用的，水平分割技术不反向通告任何从终端收到的路由更新信息，而只通告那些不会由于计数到无穷而清除的路由。
原创
2010-08-02 12:42:36
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1 简介基于全局和局部图像信息的水平集模型(LGIF模型)，其基本思想是：在演化过程中，既利用图像的全局信息，也利用图像的局部信息来驱动曲线的演化，LGIF模型其实就是将LIF模型和GIF模型(ACM with Global Image Fitting model)两者的优点结合而形成的新模型，其中LIF模型表示图像的局部信息项，GIF模型表示图像的全局信息项。因而，LGIF模型既具有L
原创
2022-05-08 21:38:55
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一、IBGP水平分割规则 （1）BGP路由在AS之间的防环依赖于AS_Path路径属性，当路由器收到BGP路由后，发现该路由所携带的AS_Path属性中出现了其自己所处的AS号，则路由器认为出现了路由环路，它将忽略该条路由。 （2）AS_Path属性仅在路由离开AS时才会被更改，而BGP路由在AS内部传递时，路由的AS_Path属性值不会发生改变，如此一来，IBGP路由的防环就无法依赖AS_P
一、BGP的宣告问题1、在BGP协议中每台运行BGP的设备上，宣告本地直连路由2、在BGP协议中运行BGP协议的设备来宣告，通过IGP学习到的，未运行BGP协议设备产生的路由；在BGP协议中宣告本地路由表中路由条目时，将携带本地到达这些目标的IGP度量值；传递到BGP邻居处；其他AS设备便于选择离目标最近的EBGP邻居；若一台BGP设备，通过IBGP邻居学习到一条路由，存在度量值；同时本地需要将这
今天在给网站做一个菜单，其中需要用到li做高度为1px的灰色水平分割线，其样式如下图所示：其中分类列表准备使用ul->li来实现，每个分类使用一个<li class='item' />，每一个分类下面的灰色分割线采用<li class='line' />；CSS样式定义如下： ul.v7_classLst{ height:332px; margin:0px;}
ul
纵向隔离和反向抑制
在前一个示例，我们假设， 纵向隔离不是实际上显示EIGRP如何使用可行距离和报告的距离确定路由是否可能是循环。在一些情况然而，EIGRP使用纵向隔离 防止路由循环。 在应付详细资料之前EIGRP如何使用纵向隔离，请查看什么纵向隔离是并且如何工作。水平分割规则状 态：
请勿做通告路由在您了解它的接 口外面。
例
