10.3778/j.issn.1002-8331.1707-0057
基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割方法
为了解决测地线模型和CV模型无法同时对弱边界、灰度不均匀图像进行分割的问题,提出一种基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割方法.首先,基于图像统计信息定义分割灰度不均匀图像的符号压力函数,基于内部和外部灰度均值给出轮廓曲线内外的全局区域灰度均值的加权组合函数,运用图像全局信息定义分割弱边界图像的符号压力函数;然后,结合统计信息的符号压力函数和全局信息的符号压力函数(简称"双符号压力函数"),通过增加组合的权值系数,设计新的水平集演化方程;最后,将双符号压力函数引入到二值选择和高斯滤波正则化水平集模型中,构建一种基于双符号压力函数的活动轮廓图像分割算法.仿真实验结果表明,该算法能够有效地分割弱边界、灰度不均匀的图像,同时对噪声也有一定的抗干扰性.
活动轮廓、符号压力函数、水平集、图像分割
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金61772176,61402153,61370169,61602158,U1604154,U1604156;中国博士后科学基金2016M602247;河南省科技创新人才项目184100510003;河南省科技攻关项目182102210362,162102210261,182102210078;河南省高校青年骨干教师培养计划项目2017GGJS041;河南省自然科学基金182300410130,162300410177;河南省高等学校重点科研项目计划14A520069;新乡市科技攻关计划项目CXGG17002;河南师范大学博士科研启动费支持课题qd15132,qd15129
2018-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
213-218
