为解决灰度不均匀图像的分割问题,提出一种基于局部统计和高斯分布拟合的活动轮廓模型图像分割方法。首先,利用局部统计活动轮廓模型(locally statistical active contour model,LSACM)定义联合偏移场和极大似然函数;然后,引入局部高斯...为解决灰度不均匀图像的分割问题,提出一种基于局部统计和高斯分布拟合的活动轮廓模型图像分割方法。首先,利用局部统计活动轮廓模型(locally statistical active contour model,LSACM)定义联合偏移场和极大似然函数;然后,引入局部高斯分布拟合能量(local gaussian distribution fitting energy,LGDF)模型中的高斯函数;同时,将二者线性组合构造基于局部统计和高斯分布拟合的活动轮廓模型;最后,利用变分法和最速下降法即可得到偏微分演化方程。实验结果表明,所提算法能够准确分割噪声和灰度不均匀图像,而且对自然图像也有一定的分割能力。展开更多
文摘为解决灰度不均匀图像的分割问题,提出一种基于局部统计和高斯分布拟合的活动轮廓模型图像分割方法。首先,利用局部统计活动轮廓模型(locally statistical active contour model,LSACM)定义联合偏移场和极大似然函数;然后,引入局部高斯分布拟合能量(local gaussian distribution fitting energy,LGDF)模型中的高斯函数;同时,将二者线性组合构造基于局部统计和高斯分布拟合的活动轮廓模型;最后,利用变分法和最速下降法即可得到偏微分演化方程。实验结果表明,所提算法能够准确分割噪声和灰度不均匀图像,而且对自然图像也有一定的分割能力。
