题名 基于最大类间方差的权重自适应活动轮廓模型
被引量：9
1
作者
赵怡 邓红霞 张玲 李钢
机构
太原理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第2期486-491,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61373101 61472270 +1 种基金 61402318) 山西省自然科学(青年科技研究)基金项目(2014021022-5)
文摘
针对传统的活动轮廓模型不能有效处理灰度非均匀图像以及权重参数需要手动调节等问题,提出一种基于最大类间方差的权重参数自动调节模型。将最大类间方差的思想引入LIF模型并作为局部项,通过最大化目标和背景的类间差异提高分割准确度;将C-V模型作为全局项降低对初始轮廓的敏感性;引入图像熵自适应调节局部项与全局项的比重,提高运算效率和精度。实验结果表明,该模型对多种灰度非均匀和噪声图像均可实现理想分割,对初始轮廓的位置不敏感,提高了分割效率。
关键词
最大类间方差 lif 模型图像熵 活动轮廓模型 图像分割 水平集
Keywords
method of maximum classes square error local image fitting (lif )model image entropyactive contour model image segmentationlevel set method
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 结合全局信息的局部图像灰度拟合模型
被引量：7
2
作者
陈星 王艳 吴漩
机构
重庆师范大学数学科学学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2018年第12期3574-3579,共6页
基金
重庆市自然科学基金资助项目(cstc2015jcyjA00019) 重庆师范大学国家基金预研项目(16XYY23) 重庆师范大学博士启动基金资助项目(12XLB034)~~
文摘
针对局部图像拟合(LIF)模型对初始轮廓大小、形状和位置敏感的问题,提出一个结合全局信息的局部图像灰度拟合模型。首先,构造了一个基于全局图像信息的全局项;其次,将该全局项与LIF模型中的局部项线性组合;最后,得到了一个以偏微分方程形式存在的图像分割模型。数值实现采用有限差分法,同时采用高斯滤波器正则化水平集函数以确保水平集函数的光滑作用。在分割实验中,当选取不同的初始轮廓时,该模型均能得到正确的分割结果,且分割时间仅为LIF模型的20%到50%。实验结果表明,所提模型既对演化曲线初始轮廓的大小、形状和位置都不敏感,又能够有效地分割灰度不均图像,且分割速度较快。此外,在无初始轮廓的情形下,该模型能快速分割一些真实图像和人造图像。
关键词
图像分割 局部图像拟合模型 水平集函数 灰度不均图像 初始轮廓
Keywords
image segmentation local image fitting (lif ) model level set function image with intensity inhomogeneity initial contour
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于改进活动轮廓模型的图像分割
被引量：6
3
作者
江晓亮 李柏林 刘甲甲 王强
机构
西南交通大学机械工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第4期236-240,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(51305368) 四川省科技支撑计划基金资助项目(2012GZ0102) +1 种基金 四川省科技创新苗子工程基金资助项目(2012ZZ056 2012ZZ057)
文摘
针对图像分割中的灰度不均匀和轮廓初始化问题,提出一种基于区域的活动轮廓模型。将图像的全局信息和局部信息作为能量项驱动活动轮廓向目标边缘演化,以有效分割灰度不均匀图像,为保证图像分割的速度和精度,在能量方程中加入长度项和惩罚项,并采用梯度下降法得到该模型的最小化能量方程。实验结果表明,和局部二值拟合模型、局部图像拟合模型相比,该模型能分割灰度不均匀的图像,对初始轮廓曲线大小和位置更不敏感,且分割图像所需的迭代次数、迭代时间更少。
关键词
图像分割 活动轮廓 水平集 C-V模型 局部二值拟合模型 局部图像拟合模型
Keywords
image segmentation active contour level set C-V model local Binary fitting （LBF） model local image fitting （lif ） model
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 融合边缘与区域信息的水平集分割算法
被引量：5
4
作者
李惠光 孙思佳
机构
燕山大学电气工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第18期175-177,201,共4页
文摘
针对测地线主动轮廓(GAC)模型容易产生边界泄露且对初始位置敏感及局部图像拟合(LIF)模型容易陷入局部极小的问题,提出融合边缘与区域模型的水平集算法。通过设置权值,该算法能自适应地调整GAC模型和LIF模型在融合算法中所占的比例。对不同图像的实验结果表明该算法的迭代收敛速度比GAC模型和LIF模型要快,分割效果明显优于GAC模型和LIF模型。
关键词
测地线主动轮廓(GAC)模型 局部图像拟合(lif )模型 水平集算法 灰度不均匀
Keywords
Geodesic Active Contour（GAC）model local image fitting （lif ） model level set algorithm intensity inho-mogeneity
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 融合局部和全局高斯概率信息的图像分割模型
被引量：1
5
作者
王海军 张圣燕 柳明 马文来
机构
滨州学院航空信息技术研发中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第10期208-211,共4页
基金
滨州学院科研基金项目(No.BZXYG1214)
文摘
在现有的活动轮廓中,LBF模型、LIF模型和LGDF模型是著名的基于区域的模型。虽然能分割灰度不均匀的图像,但对活动轮廓的初始化和噪声较为敏感。针对该问题,提出一种融合全高斯和局部高斯概率信息的活动轮廓模型。首先由全局高斯模型的全局灰度拟合力和局部高斯模型的局部灰度拟合力的一个线性组合来构造水平集演化力,然后引入这两个拟合力的动态权重以达到该模型的灵活性,实验结果表明,该模型能分割灰度不均的图像,且允许灵活的轮廓初始化,抗噪声性强。
关键词
图像分割 主动轮廓 局部二值拟合(LBF)模型 局部图像拟合(lif )模型 局部高斯分布拟合(LGDF)模型
Keywords
image segmentationactive contour local Binary fitting （LBF）model local image fitting （lif ）model local Gaussian Distribution fitting （LGDF）model
分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于圆形约束CV-LIF模型的原木端面图像分割
被引量：1
6
作者
官俊 任洪娥 宋爽
机构
东北林业大学信息与计算机工程学院 黑龙江省林业智能装备工程研究中心
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2014年第18期147-151,共5页
基金
国家林业局"948"项目(No.2010-4-05)
文摘
针对自然条件下原木端面图像的分割问题,结合原木端面图像的特点,改进传统CV(Chan and Vese)模型,对演化曲线内部使用梯度进行拟合,同时融入局部图像拟合LIF(Local Image Fitting)模型,加入圆形先验知识,提出了基于圆形约束的改进活动轮廓模型CV-LIF,将全局能量和局部能量结合到一起,共同约束轮廓线的演化。在对图像进行预分割的基础上,利用多水平集表示待分割区域,运用基于圆形约束的改进活动轮廓模型对每个水平集区域进行再分割,解决了复杂背景下多个原木端面分割不准确的问题。通过实验,分别对单个及多个原木端面图像进行分割,结果表明该方法可以较好地分割出图像中的原木端面,而且具有较好的抗噪性能,实现速度较快。
关键词
原木端面 水平集 CV模型 局部图像拟合(lif )模型 圆形约束
Keywords
log end level set Chan and Vese（CV）model local image fitting （lif ）model circle dependent
分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
