一种改进的 C-V 水平集图像分割方法

• 作者: 汪仁煌 汪志敏 陈志惠
• 来源期刊: 广东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 C-V水平集 快速 先验信息 背景灰度多级分层
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 综合研究
• 页码范围: 104-108
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3508字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-7162.2015.02.019

摘要

由Chan-Vese提出的水平集图像分割模型可以不依赖于图像的边缘信息而对弱边缘以及含有内部轮廓的图像具有良好的分割效果。但对于背景图像灰度包含两个及以上等级分层时，图像分割得不到准确的结果。提出一种新的基于C-V模型的改进算法，该算法引入了快速C-V方法的思想，融入全局梯度信息以及目标的先验知识。实验结果表明，该方法能够很好地分辨出背景图像复杂灰度包含多个等级分层的目标区域轮廓且具有良好的适应性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪仁煌	广东工业大学自动化学院	169	1239	15.0	26.0
2	陈志惠	广东工业大学自动化学院	2	11	1.0	2.0
3	汪志敏	广东工业大学自动化学院	3	12	1.0	3.0