计算机工程与科学
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赵仁和,王军锋
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西安市科技创新引导项目(201805037YD15CG21(7))
ZHAO Ren-he,WANG Jun-feng
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摘要:
针对传统活动轮廓模型无法精确分割强度不均匀图像,并且对尺度参数比较敏感的问题,提出了一种基于区域信息的自适应尺度的活动轮廓模型。根据图像的局部熵构建自适应尺度算子,利用图像的局部强度聚类性质构建能量函数。使用一组平滑基函数的线性组合来表示偏移场,这样可以增加模型的稳定性。通过最小化该能量,所提模型能够同时分割图像和估计偏移场,并且估计的偏移场可以用于强度不均匀校正。实验结果表明,与其它4种模型相比,该模型拥有更高的分割精确度,且分割结果对水平集函数的初始化和噪声具有鲁棒性。
关键词: 图像分割, 活动轮廓模型, 水平集方法, 自适应尺度, 局部强度聚类
Abstract:
Key words: image segmentation;active contour model;level set method, adaptive scale;local intensity clustering
赵仁和,王军锋. 自适应尺度的局部强度聚类图像分割模型[J]. 计算机工程与科学.
ZHAO Ren-he,WANG Jun-feng.
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