一种整合单通道各向异性扩散信息的水平集图像分割方法

• 作者: 任继军 何明一
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 各向异性扩散 C-V模型 水平集方法
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 309-312
• 页数: 4页
• 分类号: TN911.73
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2008.01.100

摘要

在对Chan-Vese提出的基于简化Mumford-Shah模型(C-V模型)改进的基础上,针对彩色图像、多光谱图像等多通道图像,提出了一种多通道C-V模型水平集图像分割方法.首先将多通道图像分解到各单通道,使用一种新的各向异性扩散方法对各通道进行平滑滤波,然后使用能够整合各通道各向异性扩散信息的多通道C-V模型进行分割.普通彩色图像与多光谱图像数据的实验结果表明,该方法分割质量明显优于传统的C-V模型分割.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何明一		15	197	9.0	13.0
2	任继军		3	22	3.0	3.0