自适应正则化活动轮廓模型

• 作者: 张少华
• 来源期刊: 计算机应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 偏微分方程 活动轮廓模型 自适应 正则化 边缘停止函数
• 年，卷（期）: 2016,（6）
• 所属期刊栏目: 虚拟现实与数字媒体
• 页码范围: 1709-1713
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 4763字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2016.06.1709

摘要

针对Chan-Vese模型含有许多参数,分割时需要人为调整参数,耗费大量的人力和时间的问题,提出了一个自适应正则化活动轮廓模型.首先,对Chan-Vese模型的数据项进行简化;其次,使用改进的边界加权H1正则化代替长度项;最后,形成了一个新的不合任何参数的活动轮廓模型.在分割实验中,该模型对初始轮廓的大小、位置不敏感,具有较强的抗噪性,分割6幅图像的平均时间和迭代次数分别为1.5834s、19次.实验结果表明,所提模型无需人工调整参数,能够分割强噪声图像和灰度不均图像,并且具有较快的分割速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张少华	遵义师范学院数学与计算科学学院	19	43	4.0	5.0