本文關(guān)鍵詞：一種基于廣義似然比的最小方差活動(dòng)輪廓模型

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【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)活動(dòng)輪廓模型(Snake)對(duì)初始輪廓要求高、無法進(jìn)行多目標(biāo)提取且抗噪性弱等缺陷,提出了一種新的基于廣義似然比的最小方差活動(dòng)輪廓模型。該算法在區(qū)域活動(dòng)輪廓模型的基礎(chǔ)上引入廣義似然比信息,以目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)域具有最小方差為準(zhǔn)則設(shè)計(jì)了新的能量函數(shù),并使用梯度下降法最小化能量函數(shù),驅(qū)動(dòng)輪廓線不斷收縮至物體邊界。合成圖像和真實(shí)圖像的實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,基于新模型的活動(dòng)輪廓提取算法對(duì)初始位置不敏感,具有一定的抗噪性,并適用于多目標(biāo)場(chǎng)景。
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 圖像分割 活動(dòng)輪廓模型 特征提取 廣義似然比 能量函數(shù)
【分類號(hào)】：TP391.41
【正文快照】： 0引言圖像分割是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的核心問題,是圖像后續(xù)處理的關(guān)鍵。目標(biāo)輪廓提取作為圖像分割中的重要研究內(nèi)容,在圖像識(shí)別與分析中起著重要的作用,現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于軍事、醫(yī)學(xué)、遙感、安防等領(lǐng)域[1-2]。目前最流行的輪廓提取算法是活動(dòng)輪廓模型(ActiveContour Model,ACM),或稱

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