基于改进CV模型的目标多色彩图像分割

• 作者: 张爱华 王帆 陈海燕
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 高原鼠兔 Chan-Vese(CV)模型 图像分割 K-means聚类 均值滤波
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 电子与信息工程
• 页码范围: 63-66,86
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3486字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.180113

摘要

针对Chan-Vese(CV)模型无法完整分割目标包含多色彩及色彩具有突变性图像的问题,通过K-means聚类对图像演化曲线内部像素进行处理,得出聚类中心点,用聚类中心点值与均值滤波后图像的灰度信息构造CV模型内部拟合值,从而提高模型对复杂目标图像分割的适应性.此外,用矩形脉冲函数代替CV模型能量泛函中的正则化脉冲函数,可将水平集演化方程的计算限定在零水平集附近,从而避免图像背景干扰物对分割结果的影响.实验结果表明:改进模型可准确、快速地分割目标包含多色彩及色彩具有突变性的图像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张爱华	兰州理工大学电气工程与信息工程学院	130	802	15.0	21.0
10	王帆	兰州理工大学计算机与通信学院	8	55	6.0	7.0
11	陈海燕	兰州理工大学计算机与通信学院	28	90	6.0	7.0