基于改进CV模型的图像分割算法

• 作者: 强静仁 汪朝 鲁圆圆
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 图像分割 改进型CV模型 曲线驱动力 L1范数能量泛函 分割效率 数据计算
• 年，卷（期）: 2018,（21）
• 所属期刊栏目: 信号分析与图像处理
• 页码范围: 71-75
• 页数: 5页
• 分类号: TN911.73-34|TP301.6|TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.21.016

摘要

传统CV模型在目标图像存在噪声干扰及图像背景较为复杂的情况下,图像分割效果较差,极易造成误分割.为了提高基于CV模型图像分割的分割效果及分割效率,提出一种基于改进CV模型的图像分割算法.首先,根据曲线演化理论对CV模型的曲线驱动力进行简化,以此提高模型的分割效率;然后,利用L1范数构造CV模型的能量泛函,同时引入中值替代传统CV模型中的曲线拟合中心,在简化数据计算的同时,提高模型对噪声的鲁棒性;最后,将该曲线驱动力与L1范数能量泛函进行融合,以此构造最终的改进CV模型的能量泛函.将所提模型与传统CV模型、LIF模型、局部二值模型以及偏置场修正水平集模型的实验结果进行对比,结果表明所提模型分割效果最优,且分割速率最高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪朝	西安建筑科技大学材料与矿资学院	11	51	3.0	7.0
2	鲁圆圆	武汉学院信息及传播学院	9	18	2.0	4.0
3	强静仁	武汉学院信息及传播学院	4	16	2.0	4.0