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摘要:
目前基于水平集的图像分割方法很难给出基于全局极值的算法终止条件,而大多采用事先设定迭代次数的方法.本文提出了一种改进的Chan-Vese模型,通过添加水平集函数约束项,使得新模型抑制了水平集函数的取值范围,最终收敛至全局极值,并以此作为算法终止条件,无需事先设定迭代次数.实验结果表明,新模型在其终止条件下,分割结果正确,与传统Chan-Vese模型相比,新模型的收敛速度快3~6倍,且通用性更强.
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文献信息
篇名 基于改进Chan-Vese模型的图像分割
来源期刊 液晶与显示 学科 工学
关键词 图像分割 Chan-Vese模型 水平集方法
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 成像技术与图像处理
研究方向 页码范围 473-478
页数 6页 分类号 TP391.4
字数 3792字 语种 中文
DOI 10.3788/YJYXS20142903.0473
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 杨名宇 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所中国科学院航空光学成像与测量重点实验室 13 82 5.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
Chan-Vese模型
水平集方法
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
液晶与显示
月刊
1007-2780
22-1259/O4
大16开
长春市东南湖大路3888号
12-203
1986
chi
出版文献量(篇)
3141
总下载数(次)
7
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
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