自适应权值调整GS图像分割算法

摘要：

近期国内外分割算法研究表明,当目标局部边缘性质相差较大时,局部自适应分割算法较全局分割算法可以取得更好效果.为了快速地进行GS(Greedy Snake)图像分割,提出了一种不规则形状自适应图像分割算法,用于图像目标物体的边缘检测,同时基于伪逆算法,提出了一种自适应调整参数的方法,该方法保留了算法的反馈机制.在系统动态仿真中,为了避免动态边缘的停滞,新算法继承了greedy Snake算法的能量公式,同时根据附近目标轮廓边缘及其周围测试点的性质,通过调整其权值参量来达到调整局部特性的目的,以便使轮廓自适应地逼近目标边缘.计算机仿真结果表明,将新算法模型用于捕捉多种目标物体的边缘,可较其他Snake算法取得较为良好的效果.

关键词：活动轮廓贪婪算法、边缘检测、自适应图像分割

所属期刊栏目：11

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2006-08-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：959-964