基于C-V方法改进的红外图像自动分割

• 作者: 丁明跃 周成平 张天序 蔡超
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 水平集方法 Mumford-Shah模型
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 页码范围: 62-64
• 页数: 3页
• 分类号: TP391
• 字数: 3288字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2006.03.018

摘要

基于简化的Mumford-Shah水平集图像分割模型,Chan-Vese提出了不依赖于图像边缘的水平集图像分割算法(C-V方法).但是该方法分割参数难以确定,对于具有非均匀灰度背景的红外目标图像常常分割失败.针对这一问题给出了改进的拟合能量模型,新模型兼顾到了目标的同质性信息与其所占面积比例的关系.基于该模型的水平集图像分割方法自适应于灰度起伏的背景,可以较为理想地分割出与背景灰度差异不太明显的目标,对小目标也具有很强的适应性.实验结果表明,在固定水平集分割参数的情况下,新方法对于不同类型、不同背景的红外图像具有了良好的适应性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周成平	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	77	1319	19.0	32.0
2	丁明跃	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	94	1385	19.0	33.0
3	张天序	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	184	3360	30.0	49.0
4	蔡超	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	47	470	12.0	20.0