一种基于模糊主动轮廓的鲁棒局部分割方法

发布时间：2018-04-11 22:42

  本文选题：模糊聚类 + 主动轮廓　； 参考：《自动化学报》2017年04期

【摘要】：针对局部分割方法对初始轮廓敏感的问题,本文提出一种基于模糊主动轮廓的鲁棒局部分割方法.该方法利用图像的局部信息,定义一种新的平均模糊能量函数.通过对演化曲线进行形态学膨胀和腐蚀运算构建窄带,并在窄带范围内求解模糊能量函数的最小值来实现局部分割.为防止演化曲线陷入局部极小值,在迭代过程中加入对比度约束判断条件,进一步提高了分割方法对初始轮廓的鲁棒性.对合成图像和医学图像的分割实验结果表明,与已有的几种局部分割方法相比,本文方法在分割精度和鲁棒性等方面都有较大提高.
[Abstract]:To solve the problem that local segmentation is sensitive to initial contour, a robust local segmentation method based on fuzzy active contour is proposed in this paper.In this method, a new average fuzzy energy function is defined by using the local information of the image.The narrow band is constructed by morphological expansion and corrosion operation of the evolution curve, and the local segmentation is realized by solving the minimum value of the fuzzy energy function in the narrow band range.In order to prevent the evolution curve from falling into local minima, the contrast constraint judgment condition is added in the iterative process, which further improves the robustness of the segmentation method to the initial contour.The experimental results on synthetic and medical images show that compared with the existing local segmentation methods, the proposed method improves the segmentation accuracy and robustness greatly.
【作者单位】： 山东大学(威海)机电与信息工程学院;烟台大学计算机与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(81371635,81671848) 山东省重点研发计划项目(2016GGX101017) 教育部高等学校博士学科点专项科研基金(20120131110062)资助~~
【分类号】：TP391.41

【参考文献】

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本文编号：1737992