结合L1拟合项的Chan-Vese模型

• 作者: 向长城 唐利明 方壮 陈世强 黄大荣
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 Chan-Vese模型 椒盐噪声 高斯噪声 L1范数
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 1707-1715
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6752字
• 语种: 中文

摘要

为了提高Chan-Vese(CV)模型对椒盐噪声的鲁棒性, 提出一个结合L1拟合项的CV模型. 首先采用L1拟合和L2拟合的线性组合构造一个新的拟合项, 然后通过调整这 2 个拟合的权重以提升该模型对不同噪声图像分割的灵活性, 最后利用交替迭代算法对模型进行求解. 采用被不同噪声污染的人造图像和自然图像进行实验的结果表明, 该模型对噪声图像可以取得较好的分割结果, 并且对于椒盐噪声污染图像的分割, 比CV模型、LBF模型和VFCMS模型更具优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向长城	湖北民族学院理学院	35	130	6.0	10.0
2	黄大荣	重庆交通大学信息科学与工程学院	90	453	10.0	16.0
3	陈世强	湖北民族学院理学院	39	105	6.0	8.0
4	方壮	湖北民族学院理学院	20	52	4.0	6.0
6	唐利明	湖北民族学院理学院	11	25	3.0	4.0