本文選題：圖像分割 + 圖像噪聲　； 參考：《計算機應用研究》2017年12期

【摘要】：LBF模型對初始輪廓大小和位置非常敏感,并且只考慮了圖像的局部信息,沒有考慮圖像的全局信息;CV模型利用圖像全局信息,對初始輪廓具有較強的魯棒性。兩種模型對椒鹽噪聲污染的圖像不能取得令人滿意的結果。針對以上問題,在原有CV模型和LBF模型能量函數(shù)基礎上,各自構造一個新的能量擬合項,增強對高斯噪聲和椒鹽噪聲的抗噪性。采用新構造的CV模型,使用圖像的全局信息得到粗分割輪廓;以粗分割輪廓作為新構造LBF模型的零水平集,利用圖像的局部信息得到圖像的精確分割結果。同時提出一種新的邊緣檢測算子,重新定義邊緣停止函數(shù),進一步提高模型的抗噪性。相較于CV和LBF模型,結合全局和局部信息的Wang和Qi模型,提出的模型能得到更優(yōu)的圖像分割結果,具有較強的抗噪性。
[Abstract]:The LBF model is very sensitive to the size and position of the initial contour and only considers the local information of the image. The CV model is robust to the initial contour by using the global information of the image without considering the global information of the image. The two models can not obtain satisfactory results for images contaminated with salt and pepper noise. Based on the energy functions of the original CV model and the LBF model, a new energy fitting term is constructed to enhance the noise resistance to Gao Si noise and salt and pepper noise. Using the newly constructed CV model, the rough segmentation contour is obtained by using the global information of the image, the rough segmentation contour is taken as the zero level set of the new LBF model, and the accurate segmentation result of the image is obtained by using the local information of the image. At the same time, a new edge detection operator is proposed, which redefines the edge stop function to further improve the noise resistance of the model. Compared with CV and LBF models, combined with Wang and Qi models with global and local information, the proposed model can obtain better image segmentation results and has strong anti-noise performance.
【作者單位】： 喀什大學計算機科學與技術學院;上海海洋大學信息學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61561027) 國家教育部青年專項資助項目(ECA150375) 新疆高�？蒲杏媱澢嗄曩Y助項目(XJEDU2016S076)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1806246