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题名引入分数阶微分的局部高斯分布拟合能量模型
被引量：6
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作者
储珺
余佳佳
缪君
张桂梅
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机构
南昌航空大学计算机视觉研究所
南昌航空大学信息工程学院
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2019年第5期409-419,共11页
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基金
国家自然科学基金项目(No.61663031、61661036)资助~~
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文摘
局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型缺乏全局信息,对初始轮廓曲线选取较敏感,特别在分割弱边缘和弱纹理区域图像时,容易陷入局部极值,对噪声的鲁棒性不好.针对上述问题,文中提出引入分数阶微分的LGDF模型.在LGDF模型中引入全局的Grümwald-Letnikov(G-L)分数阶梯度拟合项,增强弱边缘和弱纹理区域的梯度信息,提高对初始轮廓曲线和噪声的鲁棒性.采用自适应权重函数确定全局项和局部项的系数,提高对灰度不均匀图像的分割效率和分割精度.根据图像的梯度模值、信息熵和对比度构建自适应分数阶阶次的函数,提高分割效率.理论分析和实验均表明,文中模型可以用于灰度不均匀、弱纹理、弱边缘图像的分割.合成图像和真实图像的实验表明文中模型可以提高图像的分割精度和效率.
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关键词
图像分割
活动轮廓模型
grümwald-letnikov分数阶微分
局部高斯分布拟合能量(LGDF)模型
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Keywords
Image Segmentation
Active Contour Model
grünwald-letnikov fractional differential
Local Gaussian Distribution Fitting Energy(LGDF)Model
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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