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应用改进的C-V模型分割牛肉眼肌图像
引用本文:牛四杰,贾渊,刘鹏程.应用改进的C-V模型分割牛肉眼肌图像[J].计算机应用与软件,2011,28(11).
作者姓名:牛四杰  贾渊  刘鹏程
作者单位:西南科技大学计算机科学与技术学院 四川绵阳621010
基金项目:国家高技术研究发展计划项目(2008AA10Z211)
摘    要:牛肉眼肌图像的分割是牛肉自动分级的重要步骤。基于水平集的C-V模型采用两个具有不同均值的分块连续区域分割图像,在迭代过程中,为了约束水平集保持为符号距离函数,必须对其进行重新初始化,大大增加了计算量,降低了曲线演化速度。为此,通过加入边缘检测函数和惩罚项因子,提出了改进的C-V水平集模型,并用于牛肉图像分割,同时与模糊C均值聚类、阈值分割法进行了对比。结果表明:采用改进的C-V模型对牛肉图像进行分割,准确提取了眼肌边缘,分割出了脂肪和肌肉区域,准确率高;曲线演化过程中无需对水平集函数符号初始化,加快了曲线演化速度。

关 键 词:牛肉图像分割  C-V模型  水平集  惩罚项因子  边缘检测函数  

USING IMPROVED C-V MODEL FOR THE SEGMENTATION OF FAT AND LEAN MEAT IN BEEF IMAGE
Niu Sijie,Jia Yuan,Liu Pengcheng.USING IMPROVED C-V MODEL FOR THE SEGMENTATION OF FAT AND LEAN MEAT IN BEEF IMAGE[J].Computer Applications and Software,2011,28(11).
Authors:Niu Sijie  Jia Yuan  Liu Pengcheng
Affiliation:Niu Sijie Jia Yuan Liu Pengcheng (Academy of Computer Science and Technology,Southwest University of Science and Technology,Mianyang 621010,Sichuan,China)
Abstract:The accurate extraction of fat and lean meat in rib-eye image of beef is an important procedure of beef automatic grading.The C-V model based on level set adopts two sub-blocks of continuous regions which have different mean values to segment images.In order to keep the evolving level set function close to a signed distance function,it is necessary to re-initialize the level set function in the process of iterating,which greatly increases the computation and slows down the evolution of curve.Hence an improv...
Keywords:Beef image segmentation  Chan-vese model  Level set  Penalty term factor  Edge detection function  
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