基于局部熵的边界与区域水平集图像分割模型

发布时间：2017-10-21 10:33

  本文关键词：基于局部熵的边界与区域水平集图像分割模型

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【摘要】：基于图像局部熵提出了一种改进的结合边界信息和区域信息的水平集图像分割模型。利用局部熵构造自适应权重系数,使其能够根据图像性质自适应的决定演化方向,准确引导演化曲线向目标方向移动;然后,根据自适应权重系数定义新的边界指示函数,提高了模型检测弱边界能力,加快了曲线的演化速度;引入ChanVese(C-V)模型作为外部能量项,提高了模型的抗噪性,增强了模型分割灰度不均匀图像的能力。通过图像分割实验,验证模型对初始轮廓以及噪声的鲁棒性、分割灰度不均匀图像的能力,并采用客观数值指标,将所提模型与另外三种模型在分割效率和分割准确性方面进行比较。结果表明,提出的模型增强了对噪声的鲁棒性,提高了分割弱边界图像的能力,而且分割灰度不均匀的图像时也取得了比较满意的效果。
【作者单位】： 西北工业大学自动化学院;西安交通大学人工智能与机器人研究所;
【关键词】： 图像分割 水平集方法 局部熵 边界信息 区域信息
【分类号】：TN957.52
【正文快照】： 0引言图像分割是一个根据区域内相似性以及区域间的相异性而把图像分割成若干区域的过程[1]。图像分割技术是图像处理、图像分析、图像理解、图像识别和计算机视觉领域一项基本而又关键的技术[2-3]。水平集方法的演化实质就是偏微分方程的求解,由图像信息定义能量泛函,根据梯

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本文编号：1072878