AI 词汇表

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活动轮廓 (Active Contour)

一种可变形模型，在内部和外部力的影响下演化，以适应图像中物体的边界。

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蛇模型 (Snake Model)

一种活动轮廓类型，由参数曲线定义，通过变形来最小化包含正则项和数据拟合项的能量函数。

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水平集梯度 (Level Set Gradient)

用于跟踪界面和形状的数值方法，将轮廓表示为高维函数的零水平集。

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梯度图 (Gradient Map)

表示像素强度变化幅度的图像，用于定位表征边界的强烈变化区域。

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高斯-拉普拉斯 (LoG)

结合高斯平滑和拉普拉斯算子的滤波器，通过识别二阶导数过零点来检测边缘。

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高斯差分 (DoG)

高斯-拉普拉斯的有效近似，通过减去图像的两个平滑版本来突出不同尺度的结构。

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矢量力场 (Vector Force Field)

为每个像素分配矢量的二维图，通过结合吸引力和排斥力引导活动轮廓朝向物体边界。

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轮廓曲率 (Contour Curvature)

衡量轮廓方向变化速率的度量，在活动轮廓模型中用作正则化项以避免不规则性。

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停止函数

活动轮廓演化方程中的术语，当轮廓达到物体边界时减缓或停止其运动。

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Mumford-Shah模型

用于图像分割的变分公式，同时寻求分割图像并通过平滑函数近似每个分割区域。

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分水岭分割

形态学方法，将图像视为地形起伏，其中轮廓对应于分隔吸引盆地的山脊线。

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测地线轮廓

活动轮廓的变体，通过最小化由停止图加权的测地线能量来演化轮廓，提供更好的拓扑收敛性。

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双边滤波器

非线性平滑滤波器，通过同时考虑像素的空间距离和强度相似性来加权像素，从而保留轮廓。

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基于深度学习的边缘检测

使用训练好的卷积神经网络直接预测边缘图或物体间边界概率的方法。