结合全局信息的LIF模型图像分割方法

• 作者: 刘晨 张宗虎 李丙春 池涛
• 来源期刊: 东北师大学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 图像噪声 拟合项 边缘检测算子
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 页码范围: 66-74
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 字数: 5259字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16163/j.cnki.22-1123/n.2018.02.012

摘要

针对LIF模型对初始轮廓敏感,CV模型对初始轮廓具有较强的鲁棒性,并且2种模型对噪声污染的图像不能取得令人满意结果的问题,在原先模型能量函数基础上,构造新的能量拟合项,增强对噪声的抗噪性.采用新的CV模型,使用图像全局信息得到粗分割结果.以粗分割轮廓作为新的LIF模型的零水平集,利用图像局部信息得到精确分割结果.同时使用一种新的边缘检测算子,重新定义边缘停止函数,进一步提高了模型的抗噪性.实验结果表明,它比CV模型、LIF模型、Chen模型和Qi模型更具优势,具有更强的抗噪性.

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