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基于几何活动轮廓模型的图像分割
引用本文:陈波,代秋平.基于几何活动轮廓模型的图像分割[J].模式识别与人工智能,2010,23(2).
作者姓名:陈波  代秋平
作者单位:1. 深圳大学数学与计算科学学院,深圳,518060
2. 河北工程大学水电学院,邯郸,056021
基金项目:国家自然科学基金,广东高校优秀青年创新人才培养项目
摘    要:为降低噪声对图像分割的影响,提出一个几何活动轮廓模型,并应用变分方法求解出模型对应的水平集曲线演化的偏微分方程.该模型考虑到图像区域和边缘的先验信息,并充分考虑图像的统计信息.引入一个惩罚项作为内部能量项,以避免耗时的重新初始化过程.为了验证模型的有效性,文中基于简单的高斯型概率密度函数建立分割实例,结合应用高效且无条件稳定的AOS算法进行分割实验.实验结果表明,模型准确性较高,具有良好的抗噪性、高效性.

关 键 词:图像分割  活动轮廓模型  变分方法  水平集方法  重新初始化

Image Segmentation Based on Geometric Active Contour Model
CHEN Bo,DAI Qiu-Ping.Image Segmentation Based on Geometric Active Contour Model[J].Pattern Recognition and Artificial Intelligence,2010,23(2).
Authors:CHEN Bo  DAI Qiu-Ping
Abstract:
Keywords:
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