| 基于聚类信息的活动轮廓图像分割模型 |
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| 引用本文： | 李敏,梁久祯,廖翠萃.基于聚类信息的活动轮廓图像分割模型[J].模式识别与人工智能,2015(7). |
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| 作者姓名： | 李敏 梁久祯 廖翠萃 |
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| 作者单位： | 江南大学 物联网工程学院 智能系统与网络计算研究所 无锡214122 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目，中央高校基本科研基金项目 |
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| 摘 要： | 基于传统Chan-Vese( CV)模型,结合图像聚类信息,提出一种有效的活动轮廓模型图像分割方法。该方法首先改进CV模型的能量泛函,考虑图像的梯度信息,提高图像分割的精确度。其次在能量泛函中添加图像的聚类信息系数K,并使用图像的聚类信息实现对水平集轮廓曲线的自动初始化。在分割处理彩色图像时,为提高分割效率,对彩色RGB图像的三通道进行加权处理。最后为能量泛函添加正则项,避免水平集的重新初始化,完成对灰度图像及彩色图像的快速精确分割。实验表明该方法的有效性。
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| 关 键 词： | Chan-Vese模型 水平集方法 K-means聚类 图像分割 |
Active Contour Model for Image Segmentation Based on Clustering Information |
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| LI Min,LIANG Jiu-Zhen,LIAO Cui-Cui.Active Contour Model for Image Segmentation Based on Clustering Information[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2015(7). |
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| Authors: | LI Min LIANG Jiu-Zhen LIAO Cui-Cui |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Chan-Vese Model Level Set Method K-Means Clustering Image Segmentation |
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