基于改进的GAC模型的图像分割

发布时间：2017-11-24 04:22

  本文关键词：基于改进的GAC模型的图像分割

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【摘要】：利用各向同性非线性扩散的图像滤波,并改进了Li Chunming提出的GAC模型中的边缘函数和Heaviside函数,减少图像弱边缘泄露现象.采用改进后的GAC模型对肺部的CT图片,脑部的MR图片和脊椎的CT图像进行分割,取得了较好的分割效果.
【作者单位】： 福州外语外贸学院;福建师范大学;
【基金】：国家自然科学基金(61179011) 福建自然科学基金(2010J01327)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言在图像分割中,Li Chunming等人提出一种完全不需要重新初始化的变分水平集方程实现GAC模型[1,4],极大地降低了计算复杂度,而且提高了算法的效率,但该算法同时使图像的边缘变得模糊,不利于图像的边缘分割.该文提出了利用各向同性非线性扩散的图像滤波,并改进了Li Chunming

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 何传江;李梦;詹毅;;用于图像分割的自适应距离保持水平集演化[J];软件学报;2008年12期

2 欧s，

本文编号：1221006