| 结合全局和局部信息的“两阶段”活动轮廓模型 |
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| 引用本文： | 戚世乐,王美清.结合全局和局部信息的“两阶段”活动轮廓模型[J].中国图象图形学报,2014,19(3):421-427. |
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| 作者姓名： | 戚世乐 王美清 |
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| 作者单位： | 福州大学数学与计算机科学学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（11071270） |
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| 摘 要： | 目的 LBF(local binary fitting)模型用每个像素点的邻域信息来拟合局部能量,对灰度不均匀图像可以得到很好的分割效果。但是LBF模型只考虑了图像的局部信息,没有考虑全局信息,因此它对初始轮廓大小、形状及位置都非常敏感。针对以上问题,结合全局和局部信息,提出"两阶段"活动轮廓模型。方法第1阶段,采用退化的CV(Chan-Vese)模型,利用图像的全局信息(灰度均值)快速为图像的目标大致定位;第2阶段,以第1阶段结束时的水平集函数的零水平集为第2阶段的初始轮廓,利用图像的局部信息(局部高斯拟合)得到更加精确的分割结果。结果实验结果表明,该"两阶段"活动轮廓模型保留了LBF模型分割灰度不均匀图像的能力。结论改进后的模型较LBF模型对各种初始轮廓(大小、形状、位置)有较强的鲁棒性,以及较强的抗噪性。
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| 关 键 词： | 图像分割 活动轮廓 局部二值拟合 偏微分方程 灰度不均匀 |
| 收稿时间： | 2013/7/15 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2013/9/23 0:00:00 |
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