本文選題：圖像分割　切入點：水平集方法　出處：《電子與信息學(xué)報》2017年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為了實現(xiàn)含有復(fù)雜背景和弱邊界圖像的快速準確分割,傳統(tǒng)的水平集常采用重新初始化的方法,但是這種方法存在計算量大、分割不準確等問題。因此,結(jié)合顯著性區(qū)域,該文提出一種基于邊緣信息與區(qū)域局部信息結(jié)合的變水平集圖像快速分割方法。首先用元胞自動機模型檢測出圖像的顯著性區(qū)域,得到圖像的初始化邊界曲線。然后,采用改進的距離正規(guī)化水平集演化(Distance Regularized Level Set Evolution,DRLSE)模型把圖像的局部信息結(jié)合到變分能量方程中,用改進的能量方程去指導(dǎo)曲線的演化。實驗結(jié)果表明,與DRLSE模型相比,提出的算法平均消耗的時間只需要前者的2.76%,且具有較高的分割準確性。
[Abstract]:In order to realize the fast and accurate segmentation of images with complex background and weak boundary, the traditional level sets often adopt the method of reinitialization, but this method has the problems of large computation and inaccurate segmentation. In this paper, a fast image segmentation method based on the combination of edge information and regional local information is proposed. Firstly, the salient region of the image is detected by the cellular automata model, and the initialization boundary curve of the image is obtained. The improved distance Regularized Level Set evolution model is used to integrate the local information of the image into the variational energy equation, and the modified energy equation is used to guide the curve evolution. The experimental results show that compared with the DRLSE model, The average time consumed by the proposed algorithm is only 2.76% of the former, and the algorithm has higher segmentation accuracy.
【作者單位】： 福建師范大學(xué)數(shù)學(xué)與計算機學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61671077) 福建省自然科學(xué)基金(2017J01739) 福建省教育廳項目(JA15136) 福建師范大學(xué)教學(xué)改革研究項目(I201602015)~~
【分類號】：TP391.41

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6 楊紅U，

本文編號：1565154