基于KFCM与改进CV模型的Split Bregman图像分割方法

摘要：

针对基于梯度变化的水平集图像分割方法对噪声敏感、计算效率不高、分割结果依赖初始值等问题,提出了一种基于KFCM与改进CV模型的Split Bregman图像分割方法.该算法首先通过核模糊C均值的聚类方法确定出感兴趣区域作为分割初始值,然后采用Split Bregman方法来提高CV模型的迭代计算时间效率.实验结果表明,所提算法不仅保持了CV模型图像分割算法的优势,而且在抗噪性能和分割效率方面有明显效果.

关键词：KFCM算法、CV模型、图像分割、Split Bregman方法

所属期刊栏目：41

分类号：O245(计算数学)

在线出版日期：2014-08-26（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：153-155