一种基于多特征的距离正则化水平集快速分割方法

发布时间：2018-04-14 21:25

  本文选题：图像分割 + 水平集　； 参考：《电子学报》2017年03期

【摘要】：现有的图像分割模型存在对初始化信息敏感,分割速率慢,图像弱边界区的泄露等现象.提出了一种混合快速分割方法.该方法利用偏压场近似估计图像的局部统计信息,并结合全局信息相容性及改进的距离正则化方法建立模型,最后将模型嵌入水平集框架中,与此同时,引入双重终止准则以提高分割的速度.最后利用合成图像和真实图像进行分割实验,并与CV(Chan-Vese)模型、非线性自适应水平集方法以及局部尺度拟合模型对比,表明本方法不仅对初始化信息敏感度降低,而且分割速度提高3~5倍.
[Abstract]:The existing image segmentation models are sensitive to initialization information, slow segmentation rate and leakage of image weak boundary region.A hybrid fast segmentation method is proposed.In this method, the local statistical information of the image is estimated by using the bias field approximation, and the global information compatibility and the improved distance regularization method are combined to establish the model. Finally, the model is embedded in the framework of the level set, and at the same time,The double termination criterion is introduced to improve the speed of segmentation.Finally, the segmentation experiments of synthetic image and real image are carried out, and compared with CVV Chan-Vese model, nonlinear adaptive level set method and local scale fitting model, it is shown that this method is not only sensitive to initialization information, but also less sensitive to initialization information.Moreover, the division speed is increased by 3 times and 5 times.
【作者单位】： 武汉大学软件工程国家重点实验室;武汉大学计算机学院;武汉科技大学城市学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.61472289) 湖北省自然科学基金(No.2015CFB254)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1751071