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1)  segmentation of spheres
球体分割
2)  pills segmentation
毛球分割
3)  hyperspheres division
超球面分割
1.
A method for pre-extracting support vectors based on concentric hyperspheres division is presented in this paper,and HD-SVM algorithm based on this method is presented also.
提出了一个基于同心超球面分割的支持向量预抽取方法,并在此基础上给出了HD-SVM训练算法。
4)  volume segmentation
体分割
1.
In order to overcome the instability and uncertainty of the volume segmentation of medical images via the conventional active contour model,this paper proposes an improved active contour model based on the pertinence of gray scale and space position between medical series images.
针对传统主动轮廓模型在医学体分割中的不稳定性和不可靠性,提出一种基于序列切片灰度值和空间位置相关性的主动轮廓模型。
5)  water segmentation
水体分割
6)  object segmentation
物体分割
1.
We in this paper go further to study how to incorporate the class spe-cific shape information into the conventional perceptual edge grouping and extend it tothe object segmentation problem that extracts the boundary contours of class specificobjects.
本文进一步研究:如何将物体形状相关的先验知识与边缘感知组织方法结合起来,将其扩展到提取特定类别物体的边界轮廓即物体分割问题中。
补充资料:空心超导球体(hollowsuperconductingsphere)
空心超导球体(hollowsuperconductingsphere)

设内外半径分别为r1和r2(r1≤r≤r2),壁厚d=r2-r1的第一类超导体的空心球体处于外磁场强度H0中。令ζ=r/δ,Δ=d/δ,δ=δ0/ψ,δ0为大样品弱磁场穿透深度,ψ是有序参量。设H1和M分别是空腔中磁场强度和样品磁矩。按GL理论,徐龙道和Zharkov给出的部分主要结果如下:

`\zeta_1\gt\gt1`和$\Delta\gt\gt1$时,

H1=6H0ζ2ζ1-2e-Δ,
M=-H0r23(1-3δ/r2)/2

所以对厚壁样品,腔内H1≈0,只要H0低于临界磁场,球壳层可视为磁屏蔽物,样品可利用为磁屏蔽体。对$\zeta_1\gt\gt1$和$\Delta\lt\lt1$的情形,则

H1=H0/(1 ζ1Δ/3),
M=-H0r23[1-1/(1 ζ1Δ/3)]/2

可见,若$\zeta_1\Delta\gt\gt1$,则$H_1\lt\ltH_0$或H1≈0。所以,虽然$d\lt\lt\delta$,但磁场仍被屏蔽而很难透入空腔,称ζ1Δ/3为空心超导球体的屏蔽因子。相反,$\zeta_1\Delta\lt\lt1$,则H1≈H0,球壳层几乎不起屏蔽磁场的作用。对M讲,也可作同样讨论。此外,类似于实心小样品,也可求出各种临界磁场HK1,HK,HK2和临界尺寸等。

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