GVF:梯度矢量流
“梯度矢量流”(Gradient Vector Flow,常缩写为GVF)是一种在图像处理和计算机视觉等领域广泛使用的算法,主要用于增强并稳定图像特征边缘的向量场。GVF通过扩散原始梯度场,能够有效扩大捕获范围,改善轮廓提取和分割效果,特别适用于形状复杂或边界模糊的图像分析任务。这一方法因其计算效率和实用性,在医学影像、目标跟踪等多个综合应用场景中发挥着重要作用。
Gradient Vector Flow具体释义
Gradient Vector Flow的英文发音
例句
- In this paper, on the basis of Gradient Vector Flow(GVF) ( GVF ) snakes, a fully automatic image segmentation algorithm based on the analysis of flow field and the minimal path method is proposed.
- 人工干预使蛇模型只能用于半自动的图像分割,该文在梯度向量流(GVF)蛇模型的基础上提出一种基于流场节点与最小路径方法的全自动图像分割算法。
- In conclusion, our modified gradient vector flow model has not yet provided definitive evidence for or against the use of active contour models in3D brain image segmentation.
- 最后,我们修改的梯度矢量流(GVF)模型尚未提供确切的证据支持或反对在三维脑图像分割中使用主动轮廓模型。
- B-Spline Curve Fitting Based on Gradient Vector Flow(GVF) Deformable Models
- 基于梯度矢量流(GVF)变形轮廓的B样条曲线拟合
- Gradient Vector Flow(GVF) Geodesic Active Contour Model Aided Region Force
- 辅以区域力量的梯度矢量流(GVF)测地线活动轮廓模型
- Objective : To investigate the potential of gradient vector flow ( GVF ) Snake model as a method of image segment in radiographic absorptiometry method ( RA ) which is used to qualify bone mineral density.
- 结果:实验表明梯度矢量流(GVF)模型有较好的鲁棒性和实用性,分割结果与实际边界非常吻合。
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