结合全局和局部信息的“两阶段”活动轮廓模型

• 作者: 戚世乐 王美清
• 来源期刊: 中国图象图形学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 活动轮廓 局部二值拟合 偏微分方程 灰度不均匀
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 图像分析和识别
• 页码范围: 421-427
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4727字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11834/jig.20140212

摘要

目的 LBF(local binary fitting)模型用每个像素点的邻域信息来拟合局部能量,对灰度不均匀图像可以得到很好的分割效果.但是LBF模型只考虑了图像的局部信息,没有考虑全局信息,因此它对初始轮廓大小、形状及位置都非常敏感.针对以上问题,结合全局和局部信息,提出“两阶段”活动轮廓模型.方法 第1阶段,采用退化的CV(Chan-Vese)模型,利用图像的全局信息(灰度均值)快速为图像的目标大致定位;第2阶段,以第1阶段结束时的水平集函数的零水平集为第2阶段的初始轮廓,利用图像的局部信息(局部高斯拟合)得到更加精确的分割结果.结果 实验结果表明,该“两阶段”活动轮廓模型保留了LBF模型分割灰度不均匀图像的能力.结论 改进后的模型较LBF模型对各种初始轮廓(大小、形状、位置)有较强的鲁棒性,以及较强的抗噪性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王美清	福州大学数学与计算机科学学院	55	204	7.0	10.0
2	戚世乐	福州大学数学与计算机科学学院	3	22	2.0	3.0