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摘要:
针对传统水平集方法中运算效率较低的问题,提出一种基于图割优化的融合局部统计信息的水平集图像分割方法.研究表明,图割优化算法对于改善传统水平集能量函数最小化求解效率具有一定的优势,将图割优化算法引入局部统计分析模型能量函数的数值化,根据该问题与局部统计分析模型能量函数的等价性,提出一种基于局部统计分析模型映射到图割模型中各边权重的构造方法,利用图割优化中的连续最大流最小割模型,实现了局部统计模型能量函数的最小化求解.实验结果证明,该方法能够保持局部统计模型对灰度不均匀图像的敏感性,明显提高了计算效率.
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文献信息
篇名 一种基于图割优化的局部水平集图像分割方法
来源期刊 信息工程大学学报 学科 工学
关键词 图像分割 水平集方法 灰度不均匀 图割优化
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 信息处理与技术
研究方向 页码范围 209-214
页数 6页 分类号 TP391
字数 5112字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1671-0673.2018.02.015
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈健 20 109 5.0 9.0
2 童莉 25 105 6.0 9.0
3 闫镔 54 384 11.0 17.0
4 曾磊 13 73 4.0 8.0
5 王提 1 3 1.0 1.0
6 李中国 2 7 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像分割
水平集方法
灰度不均匀
图割优化
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息工程大学学报
双月刊
1671-0673
41-1196/N
大16开
郑州市科学大道62号
2000
chi
出版文献量(篇)
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9088
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