局部自适应Chan-Vese图像分割模型

• 作者: 宋锦萍 庞志峰 朱亚男 罗守胜
• 来源期刊: 河南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 边缘信息 Chan-Vese模型 本原对偶方法 K均值聚类方法
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 数学研究
• 页码范围: 113-119
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 4452字
• 语种: 中文

摘要

经典的Chan-Vese(CV)模型不包含图像的边缘信息,当图像的目标或背景较为复杂时,分割效果并不理想.针对该问题,本文通过结合图像的局部信息对CV模型进行改进,并运用K均值聚类方法计算图像目标和背景区域的灰度均值.其次,在本原对偶理论(primal dual scheme)框架下,本文提出了模型的一个等价形式,并使用半隐式梯度下降法快速求解.实验结果表明,本文模型对合成图像和自然图像都有较好的图像分割效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宋锦萍	河南大学数学与统计学院	31	214	9.0	13.0
2	庞志峰	河南大学数学与统计学院	6	15	3.0	3.0
3	罗守胜	河南大学数学与统计学院	2	3	1.0	1.0
4	朱亚男	河南大学数学与统计学院	1	3	1.0	1.0