基于显著性区域检测和水平集的图像快速分割算法

发布时间：2018-03-04 09:38

  本文选题：图像分割　切入点：水平集方法　出处：《电子与信息学报》2017年11期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：为了实现含有复杂背景和弱边界图像的快速准确分割,传统的水平集常采用重新初始化的方法,但是这种方法存在计算量大、分割不准确等问题。因此,结合显著性区域,该文提出一种基于边缘信息与区域局部信息结合的变水平集图像快速分割方法。首先用元胞自动机模型检测出图像的显著性区域,得到图像的初始化边界曲线。然后,采用改进的距离正规化水平集演化(Distance Regularized Level Set Evolution,DRLSE)模型把图像的局部信息结合到变分能量方程中,用改进的能量方程去指导曲线的演化。实验结果表明,与DRLSE模型相比,提出的算法平均消耗的时间只需要前者的2.76%,且具有较高的分割准确性。
[Abstract]:In order to realize the fast and accurate segmentation of images with complex background and weak boundary, the traditional level sets often adopt the method of reinitialization, but this method has the problems of large computation and inaccurate segmentation. In this paper, a fast image segmentation method based on the combination of edge information and regional local information is proposed. Firstly, the salient region of the image is detected by the cellular automata model, and the initialization boundary curve of the image is obtained. The improved distance Regularized Level Set evolution model is used to integrate the local information of the image into the variational energy equation, and the modified energy equation is used to guide the curve evolution. The experimental results show that compared with the DRLSE model, The average time consumed by the proposed algorithm is only 2.76% of the former, and the algorithm has higher segmentation accuracy.
【作者单位】： 福建师范大学数学与计算机学院;
【基金】：国家自然科学基金(61671077) 福建省自然科学基金(2017J01739) 福建省教育厅项目(JA15136) 福建师范大学教学改革研究项目(I201602015)~~
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1565154