一种基于多字典学习的图像分割模糊方法

• 作者: 李亚峰
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 字典学习 变分模型 正则化方法
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 1700-1709
• 页数: 10页
• 分类号: TP391
• 字数: 11215字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.07.023

摘要

本文提出一种基于多字典学习的图像分割模糊模型和算法.在模型中,结合多字典学习和模糊方法,考虑了分割区域内部的一致性和边界的正则性:一方面使用区域块均值和带有类标的结构字典重构图像块,利用重构误差和l2正则能量共同度量分割区域内部的一致性,该度量能够刻画图像不同区域的灰度信息和纹理模式;另一方面采用小波系数稀疏正则保持分割区域边界的几何结构.基于交替方向乘子法和字典学习方法给出新模型的快速求解算法.在该算法中,除了小波阈值,每一步都是显示表达式,因此简单易用.一系列实验结果验证了本文算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李亚峰	宝鸡文理学院计算机学院	16	108	6.0	10.0