水平集模型（Level Set）t111233】，也称几何主动轮廓线模型（Geometric Active Contour Model），通过高维空间内在一定约束条件下对初始轮廓线（零水平集）演化，使最终的 零水平收敛于理想的目标轮廓，见表1．1．4。
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2.3 水平集（Level Set）算法 与Snake 的基于能量函数的最小化不同，几何活动轮廓模型( geometric active contour model)是基于曲线进化理论和水平集的思想。
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...境下几何动态轮廓线的动态范围和准确捕捉目标边界的能力，将改进GVF场引入几何动态轮廓线模型（geometric active contour model，GACM），改善了边界搜寻动态范围，并且具有较强的抗噪和模糊边界定位的能力。
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We developed an automatic segmentation method of intact leaves based on the geometric active contour model according to the characteristics of color leaf images.
针对彩色苗木叶片图像的特点研究了利用几何活动轮廓模型进行完整叶片的自动分割的方法。
After analyzing snake and geometric active contour model, a minimum variation snake model was proposed and successfully applied to weak edge medical image segmentation.
我们在分析参数活动轮廓和几何活动轮廓模型的基础上，提出最小方差参数活动轮廓模型，并成功应用于医学图像自动分割。
Geometric active contour model has many advantages over parametric active contour model, such as computational simplicity and the ability to change curve topology during deformation, et al.
相对于参数活动轮廓模型，几何活动轮廓模型具有很多的优点，如计算的简单性和在变形的过程中能够处理曲线的拓扑变化，等等。
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