Active contour model

http://dbpedia.org/resource/Active_contour_model an entity of type: Software

Un modèle de contour actif, souvent nommé snake (« serpent » en anglais) dans la littérature, est une structure dynamique utilisée en traitement d'image et en vision artificielle. Ils ont été introduits de manière formelle par Kass et Witkin en 1987. Plusieurs approches sont possibles et permettent de résoudre le problème de la segmentation et de la détection de contour en utilisant un modèle de courbe déformable qui épouse la forme des objets. rdf:langString
主动轮廓模型(Active contour model),又被称为“Snakes”,是一种从可能含有雜訊的2D图像中提取物體轮廓线的架構。 具體作法是先在圖像創建一條初始曲線,形狀不拘,但需將目標物體輪廓線包在內側。接著建立「能量方程式」,包括規範曲線形狀為目的之「內部能量」,及規範曲線與目標物體輪廓線接近程度之「外部能量」。在運算過程中,最小化內部能量可令曲線持續向內部緊縮並保持平滑;而最小化外部能量則可令曲線持續貼近目標物體輪廓線而到達一致為止。 Snakes模型在计算机视觉中被普遍使用,并且引发了2D和3D领域的一些改进。 rdf:langString
Active contour model, also called snakes, is a framework in computer vision introduced by Michael Kass, Andrew Witkin, and Demetri Terzopoulos for delineating an object outline from a possibly noisy 2D image. The snakes model is popular in computer vision, and snakes are widely used in applications like object tracking, shape recognition, segmentation, edge detection and stereo matching. rdf:langString
Snakes, auch aktive Konturen genannt, sind ein Konzept, das in der digitalen Bildverarbeitung zur Bestimmung einer Objektkontur angewandt wird.In der Praxis werden Snake-Algorithmen vor allem in der medizinischen Bildverarbeitung verwendet, so zum Beispiel in der Diagnostik bei Ultraschallaufnahmen. Sie werden zur computergestützten Objektverfolgung eingesetzt und sind invariant bezüglich Skalierung und Rotation. rdf:langString
rdf:langString Aktive Kontur
rdf:langString Active contour model
rdf:langString Modèle de contour actif
rdf:langString 主动轮廓模型
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rdf:langString Snakes, auch aktive Konturen genannt, sind ein Konzept, das in der digitalen Bildverarbeitung zur Bestimmung einer Objektkontur angewandt wird.In der Praxis werden Snake-Algorithmen vor allem in der medizinischen Bildverarbeitung verwendet, so zum Beispiel in der Diagnostik bei Ultraschallaufnahmen. Sie werden zur computergestützten Objektverfolgung eingesetzt und sind invariant bezüglich Skalierung und Rotation. Das Konzept beruht auf der Beschreibung der Objektkontur durch eine parametrische Kurve. Deren Form wird nach einer oft manuellen Initialisierung abhängig von sogenannten internen und externen Energien korrigiert. Die externen Energien berechnen sich hierbei aus dem Bildinhalt im Bezug zur Position der Kontur. Oft wird hierbei eine Form des Gradienten benutzt. Die internen Energien berechnen sich einzig aus der Form der Kontur. Durch einen Minimierungsalgorithmus wird die Form der Kontur berechnet, bei der die Summe aller Energien ein Minimum erreicht. Anstatt die Minimierung tatsächlich durchzuführen kann die Form der Snake auch sehr oft verändert und dann diejenige Form als Ergebnis betrachtet werden, bei der die Summe der Energien minimal ist. Die erste Veröffentlichung über Snakes ist die Arbeit von M. Kass, A. Witkin und Demetri Terzopoulos. Seitdem folgten zahlreiche weitere Artikel, die u. a. neue Arten von Energiefunktionalen bzw. neue Ansätze zur Minimierung der Gesamtenergie vorschlagen.
rdf:langString Active contour model, also called snakes, is a framework in computer vision introduced by Michael Kass, Andrew Witkin, and Demetri Terzopoulos for delineating an object outline from a possibly noisy 2D image. The snakes model is popular in computer vision, and snakes are widely used in applications like object tracking, shape recognition, segmentation, edge detection and stereo matching. A snake is an energy minimizing, deformable spline influenced by constraint and image forces that pull it towards object contours and internal forces that resist deformation. Snakes may be understood as a special case of the general technique of matching a deformable model to an image by means of energy minimization. In two dimensions, the active shape model represents a discrete version of this approach, taking advantage of the point distribution model to restrict the shape range to an explicit domain learnt from a training set. Snakes do not solve the entire problem of finding contours in images, since the method requires knowledge of the desired contour shape beforehand. Rather, they depend on other mechanisms such as interaction with a user, interaction with some higher level image understanding process, or information from image data adjacent in time or space.
rdf:langString Un modèle de contour actif, souvent nommé snake (« serpent » en anglais) dans la littérature, est une structure dynamique utilisée en traitement d'image et en vision artificielle. Ils ont été introduits de manière formelle par Kass et Witkin en 1987. Plusieurs approches sont possibles et permettent de résoudre le problème de la segmentation et de la détection de contour en utilisant un modèle de courbe déformable qui épouse la forme des objets.
rdf:langString 主动轮廓模型(Active contour model),又被称为“Snakes”,是一种从可能含有雜訊的2D图像中提取物體轮廓线的架構。 具體作法是先在圖像創建一條初始曲線,形狀不拘,但需將目標物體輪廓線包在內側。接著建立「能量方程式」,包括規範曲線形狀為目的之「內部能量」,及規範曲線與目標物體輪廓線接近程度之「外部能量」。在運算過程中,最小化內部能量可令曲線持續向內部緊縮並保持平滑;而最小化外部能量則可令曲線持續貼近目標物體輪廓線而到達一致為止。 Snakes模型在计算机视觉中被普遍使用,并且引发了2D和3D领域的一些改进。
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