结合全局和局部信息的区域相似度活动轮廓模型

摘要：

基于全局信息的CV(Chan-Vese)模型不能有效分割灰度不均匀的图像,而图像局部信息更能反映目标图像的特征.在CV模型的基础上融入目标的局部信息,并在目标函数中使用相对熵度量最小化轮廓内外区域的相似度,以提高图像分割准确度和抑制图像噪声.实验结果表明,此方法能够提高图像中灰度分布不均匀区域的目标分割精度,加快了收敛速度,并能准确定位目标对象的轮廓位置.

关键词：图像分割、活动轮廓模型、全局和局部信息、区域相似度、相对熵

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省教育厅科学研究项目B2018247,B2018251;湖北理工学院科研项目18xjz04C

在线出版日期：2019-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：33-37