基于变动权值的混合水平集图像分割模型

• 作者: 冀珂 羿旭明
• 来源期刊: 图学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 水平集 图像分割 活动轮廓模型 混合模型 窄带法
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 视觉与图像
• 页码范围: 831-836
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4660字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11996/JG.j.2095-302X.2017060831

摘要

基于局部区域的活动轮廓模型(LRAC)分割图像时对初始轮廓的严重依赖性,提出一种基于局部和全局区域结合的水平集图像分割算法.结合Chan-Vese水平集模型和LRAC模型的特点,在构造水平集函数时定义了变动的权值参数,将水平集函数的局部和全局能量泛函项结合起来,其中,权重参数由图像梯度和图像演化曲线内外局部均值定义.另外,在水平集函数演化时采用窄带法,以减小计算的时间复杂度.实验结果表明,该算法模型兼有CV模型和LRAC模型的优点,比LRAC模型对初始轮廓选取的依赖性低,收敛速度快;比窄带CV模型的对目标边缘分割效果好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	羿旭明	武汉大学数学与统计学院	39	432	9.0	20.0
2	冀珂	武汉大学数学与统计学院	1	3	1.0	1.0