10.3969/j.issn.1007-7162.2015.02.019
一种改进的 C-V 水平集图像分割方法
由Chan-Vese提出的水平集图像分割模型可以不依赖于图像的边缘信息而对弱边缘以及含有内部轮廓的图像具有良好的分割效果。但对于背景图像灰度包含两个及以上等级分层时,图像分割得不到准确的结果。提出一种新的基于C-V模型的改进算法,该算法引入了快速C-V方法的思想,融入全局梯度信息以及目标的先验知识。实验结果表明,该方法能够很好地分辨出背景图像复杂灰度包含多个等级分层的目标区域轮廓且具有良好的适应性。
图像分割、C-V水平集、快速、先验信息、背景灰度多级分层
TP391(计算技术、计算机技术)
2015-06-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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