【摘要】：針對高斯分布擬合模型對初始輪廓敏感的問題,提出一個基于局部灰度聚類的高斯分布擬合模型.新模型根據(jù)圖像局部像素灰度聚類特點,采用灰度偏移場和一個分片常量函數(shù)共同擬合圖像的局部灰度均值,實現(xiàn)了圖像全局信息和局部信息的有機結合,使輪廓可以從任意初始位置向目標邊緣演化,最后收斂在邊緣上.新模型采用一種快速有效的數(shù)值方法實現(xiàn),水平集函數(shù)在整個演化過程中不必重新初始化,活動輪廓演化速度得到顯著提高.實驗結果表明,本文算法能夠在不同的輪廓初始化情況下獲得準確的分割結果.
[Abstract]:In order to solve the problem that Gao Si distribution fitting model is sensitive to initial contour, a Gao Si distribution fitting model based on local gray clustering is proposed. According to the characteristics of image local pixel gray clustering, the new model uses the gray level offset field and a piecewise constant function to fit the local gray mean value of the image, and realizes the organic combination of the global and local information of the image. The contour can evolve from any initial position to the edge of the target, and finally converge on the edge. The new model is implemented by a fast and efficient numerical method. The level set function does not have to be reinitialized during the whole evolution process, and the evolution speed of the active contour is improved significantly. Experimental results show that the proposed algorithm can obtain accurate segmentation results under different contour initialization conditions.
【作者單位】： 東北大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金資助項目(61273078) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金資助項目(N140403005)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2162525