结合全局和局部信息的水平集图像分割方法

• 作者: 刘晨 张宗虎 李丙春 池涛
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 图像分割 图像噪声 拟合项 全局和局部信息 边缘检测算子
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 图形图像技术
• 页码范围: 3889-3894
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2017.12.083

摘要

LBF模型对初始轮廓大小和位置非常敏感,并且只考虑了图像的局部信息,没有考虑图像的全局信息;CV模型利用图像全局信息,对初始轮廓具有较强的鲁棒性.两种模型对椒盐噪声污染的图像不能取得令人满意的结果.针对以上问题,在原有CV模型和LBF模型能量函数基础上,各自构造一个新的能量拟合项,增强对高斯噪声和椒盐噪声的抗噪性.采用新构造的CV模型,使用图像的全局信息得到粗分割轮廓;以粗分割轮廓作为新构造LBF模型的零水平集,利用图像的局部信息得到图像的精确分割结果.同时提出一种新的边缘检测算子,重新定义边缘停止函数,进一步提高模型的抗噪性.相较于CV和LBF模型,结合全局和局部信息的Wang和Qi模型,提出的模型能得到更优的图像分割结果,具有较强的抗噪性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	池涛	上海海洋大学信息学院	34	97	5.0	6.0
2	刘晨	喀什大学计算机科学与技术学院	9	21	3.0	4.0
3	李丙春	喀什大学计算机科学与技术学院	12	27	3.0	4.0
4	张宗虎	喀什大学计算机科学与技术学院	10	16	2.0	3.0