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基于局部熵的区域活动轮廓图像分割模型
引用本文:李梦,詹毅,王艳.基于局部熵的区域活动轮廓图像分割模型[J].数据采集与处理,2023,38(3):586-597.
作者姓名:李梦  詹毅  王艳
作者单位:1.重庆工商大学数学与统计学院,重庆400067;2.重庆师范大学数学科学学院,重庆401331
基金项目:国家自然科学基金(11901071);重庆市自然科学基金面上项目(cstc2020jcyj-msxmX0162)。
摘    要:为解决区域活动轮廓模型不能有效分割灰度不均图像的问题,提出了局部熵约束的区域活动轮廓模型应用于图像分割。首先基于局部熵信息将图像划分为两个特征区域,然后利用局部熵特征信息构造二值拟合能量,并与区域可放缩拟合(Region-scalable fitting,RSF)模型相结合,最后得到水平集演化方程。该模型考虑了图像灰度分布的聚集特征和局部区域统计信息,能有效处理灰度不均匀、弱边缘等图像分割问题,且对轮廓初始位置更具鲁棒性,医学图像实验结果验证了模型的有效性。

关 键 词:图像分割  二值拟合  局部熵  区域活动轮廓模型  能量泛函
收稿时间:2022/1/11 0:00:00
修稿时间:2022/12/13 0:00:00

Regional Active Contour Image Segmentation Model Based on Local Entropy
LI Meng,ZHAN Yi,WANG Yan.Regional Active Contour Image Segmentation Model Based on Local Entropy[J].Journal of Data Acquisition & Processing,2023,38(3):586-597.
Authors:LI Meng  ZHAN Yi  WANG Yan
Affiliation:1.School of Mathematics and Statistics, Chongqing Technology and Business University, Chongqing 400067, China;2.School of Mathematical Science, Chongqing Normal University, Chongqing 401331, China
Abstract:
Keywords:image segmentation  binary fitting  local entropy  regional active contour model  energy functional
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