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摘要:
尺度可控的局部区域(RSF)活动轮廓模型可用于灰度不均匀图像的分割,但存在初始化敏感和易陷入局部极小值的缺点,从而限制了其实际应用,因此提出了一种结合模糊聚类区域信息的变分水平集活动轮廓模型.该模型采用了模糊均值聚类(FCM)算法对图像进行预处理,将预处理结果二值化后作为下一步水平集演化的初始轮廓,解决了初始化敏感问题;设计了一个灰度域上的核函数,将其与RSF模型的空域核的一个线性组合作为局部能量项,弥补了采样权值仅与空间距离有关的缺陷,提高了分割精度;将聚类分析得到的模糊隶属度作为图像的全局信息,结合改进的CV模型,作为全局拟合力,增加了模型的自适应性,并加快了模型的收敛速度.实验结果表明,该模型能够自动初始化,抗噪性能强,对灰度不均匀图像有很好的分割效果.
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关键词云
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文献信息
篇名 融合模糊全局和双核局部信息的活动轮廓模型
来源期刊 小型微型计算机系统 学科 工学
关键词 图像分割 活动轮廓模型 模糊均值聚类 水平集函数 灰度不均 初始轮廓线
年,卷(期) 2014,(3) 所属期刊栏目 图形与图像技术
研究方向 页码范围 663-666
页数 4页 分类号 TP391
字数 4494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 赵杰 河北大学电子信息工程学院 42 183 7.0 10.0
2 祁永梅 河北大学电子信息工程学院 4 42 3.0 4.0
3 潘正勇 河北大学电子信息工程学院 5 38 4.0 5.0
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模糊均值聚类
水平集函数
灰度不均
初始轮廓线
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
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期刊影响力
小型微型计算机系统
月刊
1000-1220
21-1106/TP
大16开
辽宁省沈阳市东陵区南屏东路16号
8-108
1980
chi
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17
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