基于KFCM与改进CV模型的Split Bregman图像分割方法

• 作者: 谢东 陈小彪 龚劬
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 数学
• 关键词: KFCM算法 CV模型 图像分割 Split Bregman方法
• 年，卷（期）: 2014,（z1）
• 所属期刊栏目: 模式识别与图像处理
• 页码范围: 153-155
• 页数: 3页
• 分类号: O245
• 字数: 3589字
• 语种: 中文

摘要

针对基于梯度变化的水平集图像分割方法对噪声敏感、计算效率不高、分割结果依赖初始值等问题,提出了一种基于KFCM与改进CV模型的Split Bregman图像分割方法.该算法首先通过核模糊C均值的聚类方法确定出感兴趣区域作为分割初始值,然后采用Split Bregman方法来提高CV模型的迭代计算时间效率.实验结果表明,所提算法不仅保持了CV模型图像分割算法的优势,而且在抗噪性能和分割效率方面有明显效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚劬	重庆大学数学与统计学院	60	392	12.0	16.0
2	谢东	重庆大学数学与统计学院	4	17	2.0	4.0
3	陈小彪	重庆大学数学与统计学院	2	5	2.0	2.0