基于改进的C-V模型虚拟人脑图像分割模型

• 作者: 夏德深 张建伟 王利 王平安 陈允杰
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 中国虚拟人 C-V模型 主成分分析 局部信息 距离约束项
• 年，卷（期）: 2008,（16）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 13-17,22
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5300字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.16.005

摘要

C-V 模型是一种较为经典的分割模型,但传统的C-V模型仅能够将图像分割成单一的目标部分与背景部分;用于彩色图像分割往往基于目标的强度信息;在曲线演化过程中需要重新初始化水平集函数保持符号距离函数.针对这些问题,使用PCA理论将颜色空间投影到新的空间中,可以扩大两者的颜色距离;使用局部信息可校正颜色强度不均匀;将距离约束项引入到模型中,使模型能够无需重新初始化,提高了演化速度.实验结果表明改进的算法能较精确地得到分割结果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王平安	香港中文大学计算机科学与工程系	87	1553	23.0	34.0
2	夏德深	南京理工大学计算机科学与技术学院	220	3601	29.0	48.0
3	王利	南京理工大学计算机科学与技术学院	16	149	8.0	12.0
4	张建伟	南京信息工程大学数学系	86	725	15.0	21.0
5	陈允杰	南京信息工程大学数学系	15	173	9.0	13.0