基于快速FCM算法的多目标分割CV模型

摘要：

Chan-Vese(CV)模型是基于水平集方法演化不依赖图像梯度的算法,能很好地处理拓扑变化和弱边界,但对于目标和背景对比度低的边界以及多目标区域分割效果较差.针对上述问题提出一种基于快速模糊F均值(FCM)算法和邻域模板改进的CV模型.利用快速 FCM算法提取图像特征信息,采用邻域模板阈值法对不同的目标区域分别处理,准确控制了轮廓线的分裂,能够分割出更多的目标区域.

关键词：Chan-Vese模型、快速模糊F均值算法、邻域模板、多目标

所属期刊栏目：35

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目60805003;江苏省教育厅"青蓝工程"基金资助项目20070047;香港特区政府研究资助局基金资助项目CUHK/4185/00E

在线出版日期：2010-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：217-219