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摘要:
提出一种新的基于全局图像信息和局部图像特征的活动轮廓分割模型.模型的总能量函数主要包括3项:全局能量项、局部能量项和自适应调节项.其中,全局能量项整合了图像的全局信息,局部能量项则考虑了图像的局部特征,而二者的权重会根据上下文内容自适应调整.由于在模型中充分利用了图像全局信息和局部特征,因而有效地提高了分割的精度.此外,加入了凸优化技术,以获取模型的全局最优解.最后,采用Split-Bregman方法进行快速求解,使得模型的分割效率大大提高.实验结果表明,该模型对初始化具有较好的鲁棒性,在分割精度上有了较大的提升,特别是分割速度比C-V模型快1.5倍到2倍.
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文献信息
篇名 结合局部特征和全局信息的自适应活动轮廓模型
来源期刊 中国图象图形学报 学科 工学
关键词 图像分割 C-V模型 凸优化 Split Bregman方法
年,卷(期) 2012,(9) 所属期刊栏目 图像分析和识别
研究方向 页码范围 1109-1114
页数 分类号 TP391.41
字数 4678字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 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
2 孙权森 南京理工大学计算机科学与技术学院 112 1385 19.0 32.0
3 朱晓舒 南京理工大学计算机科学与技术学院 14 97 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
C-V模型
凸优化
Split Bregman方法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国图象图形学报
月刊
1006-8961
11-3758/TB
大16开
北京9718信箱
82-831
1996
chi
出版文献量(篇)
5906
总下载数(次)
17
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
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