本文選題：圖像分割 + 水平集��； 參考：《電子學(xué)報(bào)》2017年03期

【摘要】：現(xiàn)有的圖像分割模型存在對(duì)初始化信息敏感,分割速率慢,圖像弱邊界區(qū)的泄露等現(xiàn)象.提出了一種混合快速分割方法.該方法利用偏壓場(chǎng)近似估計(jì)圖像的局部統(tǒng)計(jì)信息,并結(jié)合全局信息相容性及改進(jìn)的距離正則化方法建立模型,最后將模型嵌入水平集框架中,與此同時(shí),引入雙重終止準(zhǔn)則以提高分割的速度.最后利用合成圖像和真實(shí)圖像進(jìn)行分割實(shí)驗(yàn),并與CV(Chan-Vese)模型、非線性自適應(yīng)水平集方法以及局部尺度擬合模型對(duì)比,表明本方法不僅對(duì)初始化信息敏感度降低,而且分割速度提高3~5倍.
[Abstract]:The existing image segmentation models are sensitive to initialization information, slow segmentation rate and leakage of image weak boundary region.A hybrid fast segmentation method is proposed.In this method, the local statistical information of the image is estimated by using the bias field approximation, and the global information compatibility and the improved distance regularization method are combined to establish the model. Finally, the model is embedded in the framework of the level set, and at the same time,The double termination criterion is introduced to improve the speed of segmentation.Finally, the segmentation experiments of synthetic image and real image are carried out, and compared with CVV Chan-Vese model, nonlinear adaptive level set method and local scale fitting model, it is shown that this method is not only sensitive to initialization information, but also less sensitive to initialization information.Moreover, the division speed is increased by 3 times and 5 times.
【作者單位】： 武漢大學(xué)軟件工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;武漢大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;武漢科技大學(xué)城市學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.61472289) 湖北省自然科學(xué)基金(No.2015CFB254)
【分類(lèi)號(hào)】：TP391.41

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5 楊紅U，

本文編號(hào)：1751071