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Guiding ziplock snakes with a priori information

机译:用先验信息引导自锁蛇

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摘要

In this paper, we present a method to combine a grammatical model that encodes a priori shape information with the ziplock snakes presented by Neuenschwander et al. (1997). A competing mechanism is adopted to take advantage of the shape models without inducing excessive computation. The resulting model-based ziplock snakes have many advantages over the original model: they can accurately locate contour features, produce more refined results, and deal with multiple contours, missing image cues, and noise.
机译:在本文中,我们提出了一种将编码先验形状信息的语法模型与Neuenschwander等人提出的自封蛇相结合的方法。 (1997)。采用竞争机制以利用形状模型而不会引起过多的计算。由此产生的基于模型的自锁蛇与原始模型相比具有许多优点:它们可以精确地定位轮廓特征,产生更精细的结果,并处理多个轮廓,图像提示缺失和噪点。

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