基于运动显著性的高速数字图像中声门轮廓自动描绘
计算机视觉与模式识别
2018-02-20 v1
摘要
近年来，高速视频喉镜(HSV)显著辅助了嗓音病理诊断并增进了对其产生机制的理解。作为这些研究的第一步，声门图像的自动分割对该技术仍是一大挑战。本文提出一种改进的显著性网络，从HSV图像序列中自动描绘声门轮廓。我们提出的附加显著性度量，运动显著性(MS)，通过利用定义边缘的速度改进了原始显著性网络。在结果与分析中，我们证明了方法的有效性，并讨论其在计算机辅助评估嗓音病理和理解嗓音产生中的潜在应用。
引用
@article{arxiv.1704.02567,
title = {Motion Saliency Based Automatic Delineation of Glottis Contour in High-speed Digital Images},
author = {Xin Chen and Emma Marriott and Yuling Yan},
journal= {arXiv preprint arXiv:1704.02567},
year = {2018}
}
备注
4 pages 2 figures