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结合区域间差异性的水平集演化模型

陈雯 朱敏

陈雯, 朱敏. 结合区域间差异性的水平集演化模型[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2014, (6): 57-66. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2014.06.009
引用本文: 陈雯, 朱敏. 结合区域间差异性的水平集演化模型[J]. 华东师范大学学报(自然科学版), 2014, (6): 57-66. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2014.06.009
CHEN Wen, ZHU Min. Level set evolution model with inter-region dissimilarity[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2014, (6): 57-66. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2014.06.009
Citation: CHEN Wen, ZHU Min. Level set evolution model with inter-region dissimilarity[J]. Journal of East China Normal University (Natural Sciences), 2014, (6): 57-66. doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2014.06.009

结合区域间差异性的水平集演化模型

doi: 10.3969/j.issn.1000-5641.2014.06.009
详细信息
    作者简介:

    陈雯, 女, 硕士研究生, 研究方向为图像处理与模式识别.E-mail: chenwen251314@yeah.net

    通讯作者:

    朱敏, 女, 高级工程师, 硕士生导师,研究方向为图像处理与模式识别

  • 中图分类号: Q948

Level set evolution model with inter-region dissimilarity

  • 摘要: 水平集方法在图像分割中得到了广泛的应用.其中基于边缘的活动轮廓模型主要通过梯度信息驱动曲线演化到目标边界,但基于梯度信息使得在分割时会产生过分割, 并且对于灰度不均匀图像处理效果不理想, 有可能得到不令人满意的结果. 而基于区域的活动轮廓模型则是通过区域信息控制曲线移动,使得分割的结果立足于整体图像信息. 基于上述原因,本文通过在水平集中提出了一种新的区域分量,在能量泛函中加入目标区域灰度和背景区域灰度的差的平方,提出了一种改进的图像分割算法. 研究结果表明,与一般的活动轮廓模型相比,加入区域间差异性信息的活动轮廓模型的分割结果更加符合实际情况并且收敛速度更快,效率更高, 得到的分割结果更令人满意.
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出版历程
  • 刊出日期:  2014-11-25

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