基于梯度加权的局部区域型水平集分割算法

发布时间：2017-11-17 21:16

  本文关键词：基于梯度加权的局部区域型水平集分割算法

  更多相关文章： 图像分割 水平集 局部区域 灰度不均匀 梯度加权

【摘要】：灰度不均匀现象普遍存在于自然图像和医学图像中,为了更好地解决图像中灰度不均匀现象带来的问题,通过在局部区域中使用梯度加权提出了一种新型水平集图像分割算法。图像的梯度信息具有不变性,在局部区域中利用梯度加权使本文模型对初始化轮廓具有很好的鲁棒性。同时使用梯度加权也提升了图像的对比度,改善了分割的效果。文中最后会通过一些合成图像和真实图像的分割实验来验证本文算法的有效性和鲁棒性。
【作者单位】： 中国科学院合肥物质科学研究院医学物理与技术中心;中国科学技术大学;
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言近年来水平集方法已被广泛使用在图像分割算法中,现有的水平集分割方法可以大致分为两类:基于边缘的分割模型[1-4]和基于区域的分割模型[5-7]。基于边缘的模型主要是利用梯度信息驱使主动轮廓达到目标边缘,这类模型经常会漏掉一些弱边界并且对噪声比较敏感。基于区域的模

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本文编号：1197405