基于显著性区域检测和水平集的图像快速分割算法

摘要：

为了实现含有复杂背景和弱边界图像的快速准确分割,传统的水平集常采用重新初始化的方法,但是这种方法存在计算量大、分割不准确等问题.因此,结合显著性区域,该文提出一种基于边缘信息与区域局部信息结合的变水平集图像快速分割方法.首先用元胞自动机模型检测出图像的显著性区域,得到图像的初始化边界曲线.然后,采用改进的距离正规化水平集演化(Distance Regularized Level Set Evolution,DRLSE)模型把图像的局部信息结合到变分能量方程中,用改进的能量方程去指导曲线的演化.实验结果表明,与DRLSE模型相比,提出的算法平均消耗的时间只需要前者的2.76%,且具有较高的分割准确性.

关键词：图像分割、水平集方法、显著性检测、距离正规化水平集演化

所属期刊栏目：39

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61671077;福建省自然科学基金2017J01739;福建省教育厅项目JA15136;福建师范大学教学改革研究项目I201602015 The National Natural Science Foundation of China61671077;The Natural Science Foundation of Fujian Province2017J01739;The Scientific Research Fund of Fujian Education DepartmentJA15136;The Teaching Reform Project of Fujian Normal UniversityI201602015

在线出版日期：2017-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2661-2668