| 灰度差能量函数引导的图像分割自适应C-V模型 |
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| 引用本文： | 王相海,王金玲,方玲玲.灰度差能量函数引导的图像分割自适应C-V模型[J].模式识别与人工智能,2015(3):214-222. |
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| 作者姓名： | 王相海 王金玲 方玲玲 |
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| 作者单位： | 辽宁师范大学计算机与信息技术学院;苏州大学江苏省计算机信息处理技术重点实验室 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(No.41271422,61402214);高等学校博士学科点专项科研基金项目(No.20132136110002);辽宁省博士科研启动基金项目(No.20121076);辽宁省教育厅科学研究一般项目(No.L2011192,L2013405,L2013406);计算机软件新技术国家重点实验室开放基金项目(No.KFKT2011B11);智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学)开放课题项目(No.2011ICIP06)资助 |
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| 摘 要： | 作为几何活动轮廓模型(GACM)的一个标志性模型,C-V模型在图像分割应用中因具有对目标遮挡和边缘噪声的鲁棒性而受到关注.然而该模型通常不能较好地处理复杂的异质图像,并且有对演化曲线的初始位置较为敏感和计算复杂度高等弱点.依据演化曲线内、外区域平均灰度值差的绝对值越大,演化曲线越靠近准确目标边缘的特性,提出一种基于灰度差能量函数引导的图像分割自适应C-V模型.该模型通过构造基于轮廓曲线内、外区域平均灰度差引导函数自适应地调整演化曲线的运动趋势,使得曲线演化可在一个有效的"窄带"范围内进行,保证轮廓曲线内、外部区域灰度计算的局部均一性,增强对目标细节信息的捕捉能力,同时也在一定程度上提高模型的计算速度和对轮廓曲线初始位置的适应性.大量的仿真实验验证该模型的有效性.
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| 关 键 词： | C-V活动轮廓模型 灰度差能量引导函数 图像分割 轮廓曲线 |
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