基于梯度信息的自适应邻域噪声图像分割模型

• 作者: 尚方信 李海芳 李钢 郭浩
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像分割 高斯噪声 自适应邻域 活动轮廓模型 图像梯度
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 227-233,239
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6235字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0048807

摘要

现有分割模型多数不能兼顾概率噪声图像和非均匀图像的分割精度,为此,构建一种改进的活动轮廓模型.引入新的邻域拉伸变形机制,使用图像梯度引导邻域变形,以降低无关信息和噪声点对分割结果的影响.将局部相关性系数引入能量泛函,使模型可以准确辨别信息价值较高的像素点.在此基础上,通过最小化能量函数驱动活动分割轮廓向目标边缘演化.实验结果表明,该模型可有效分割具有弱边界性质的概率噪声图像,且分割精度高于自适应LCV模型、LCK模型等.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李海芳	太原理工大学计算机科学与技术学院	92	507	12.0	16.0
2	郭浩	太原理工大学计算机科学与技术学院	53	182	7.0	11.0
3	李钢	太原理工大学计算机科学与技术学院	15	31	3.0	5.0
4	尚方信	太原理工大学计算机科学与技术学院	3	17	3.0	3.0