视觉注意特征的变分水平集图像分割模型

• 作者: 张晓光 王徐民
• 来源期刊: 安徽大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 视觉注意 主动轮廓模型 变分水平集 分割
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 所属期刊栏目: 电子信息技术
• 页码范围: 61-66
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2782字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-2162.2013.01.012

摘要

针对传统主动轮廓模型较低的鲁棒性能和对先验知识融合能力的不足,基于视觉注意机制的先验知识和曲线演化的理论框架,首先建立图像底层视觉显著性特征的数学模型,在此基础上提出新的曲线演化能量泛函模型,然后对该能量泛函采用变分水平集方法进行推导,得到曲线演化的偏微分方程,数值实验表明该模型相对于经典主动轮廓模型具有更强的抗噪性与分割效率.该模型的提出为进一步在主动轮廓模型中引入更高层次视觉显著性特征、得到更优越的分割模型打下了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张晓光	中国矿业大学理学院	174	1037	16.0	24.0
2	王徐民	中国矿业大学理学院	7	10	1.0	3.0