基于区域GAC模型的二值化水平集图像分割算法

• 作者: 徐春 杨勇 潘伟民
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 水平集 主动轮廓 重新初始化
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 2414-2417
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3737字
• 语种: 中文

摘要

针对测地线主动轮廓(GAC)模型进行了改进,提出了一种基于区域的GAC模型.通过构造基于区域统计信息的符号压力函数取代边界停止函数,有效解决了弱边界目标或离散状边界目标的分割问题.该模型采用二值化水平集方法实现,避免了传统实现方法水平集函数需要重新初始化为符号距离函数,从而导致稳定性差、计算量大、实现复杂等缺点.对不同类型图像的试验结果表明:该算法迭代收敛速度比GAC模型传统实现方法明显加快,且可有效防止边界泄漏,分割效果优于传统GAC模型与C-V模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐春	新疆财经大学计算机科学与工程学院	26	103	5.0	9.0
2	潘伟民	新疆师范大学数理信息学院	27	111	6.0	10.0
3	杨勇	新疆师范大学数理信息学院	35	106	5.0	9.0