数值求解优化问题在活动轮廓模型上的应用

• 作者: 廖祖华 廖翠萃 李敏 梁久祯
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: CV模型 LBF模型 Runge-Kutta方法 数值求解优化 图像分割
• 年，卷（期）: 2015,（6）
• 页码范围: 886-892
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6669字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201507037

摘要

针对活动轮廓模型图像分割过程中迭代次数多,分割速度慢的问题,提出一种高阶的数值求解方法. 分析活动轮廓模型中基于全局信息的CV模型,以及基于局部信息的LBF模型,LIF模型. 使用二阶、三阶Runge-Kutta方法,原始Euler方法对模型进行数值求解实验对比分析. 并对LBF模型中平滑项系数,时间步长的选取进行讨论.通过对非同质图像、同质图像的实验结果分析表明,所采用的数值方法能够有效地提高数值收敛精度、减少迭代次数、计算效率高. 对不同系数和时间步长,数值方法也能表现出较好的稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁久祯	江南大学物联网工程学院	74	332	10.0	13.0
2	廖祖华	江南大学理学院	133	487	13.0	18.0
3	李敏	江南大学物联网工程学院	30	104	6.0	9.0
4	廖翠萃	江南大学理学院	15	40	4.0	6.0