發(fā)布時(shí)間：2018-06-07 00:44

  本文選題：保邊平滑 + 圖像分割��； 參考：《電子科技大學(xué)學(xué)報(bào)》2017年04期

【摘要】：為了提高活動輪廓模型對自然圖像的分割效果,提出了一種新的分割算法。首先將水平集和全變分有機(jī)結(jié)合,建立了保邊平滑分割模型;其次運(yùn)用聚類算法自適應(yīng)選取平衡參數(shù),避免了水平集曲線收斂于局部最優(yōu);最后根據(jù)水平集對不同平滑分量分割區(qū)域不同,設(shè)計(jì)了基于區(qū)域置信度的分割平滑收斂函數(shù),解決了分割曲線消失問題。實(shí)驗(yàn)表明,該算法對自然圖像分割測評分?jǐn)?shù)高于傳統(tǒng)活動輪廓分割算法,對圖像紋理和噪聲不敏感。
[Abstract]:In order to improve the segmentation effect of active contour model on natural images, a new segmentation algorithm is proposed. Firstly, the edge preserving smooth segmentation model is established by combining the level set with the total variation, and then the equilibrium parameters are adaptively selected by clustering algorithm to avoid the convergence of the level set curve to the local optimum. Finally, according to the different regions of different smooth components in the level set, the segmentation smooth convergence function based on the confidence degree of the region is designed, which solves the problem of the vanishing of the segmentation curve. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to the traditional active contour segmentation algorithm for natural image segmentation and is insensitive to image texture and noise.
【作者單位】： 四川大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;四川師范大學(xué)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院;
【基金】：四川省科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2013SZ0157)
【分類號】：TP391.41

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5 楊紅U，

本文編號：1988905