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基于水平集的自适应保边平滑分割

发布时间:2018-06-07 00:44

  本文选题:保边平滑 + 图像分割 ; 参考:《电子科技大学学报》2017年04期


【摘要】:为了提高活动轮廓模型对自然图像的分割效果,提出了一种新的分割算法。首先将水平集和全变分有机结合,建立了保边平滑分割模型;其次运用聚类算法自适应选取平衡参数,避免了水平集曲线收敛于局部最优;最后根据水平集对不同平滑分量分割区域不同,设计了基于区域置信度的分割平滑收敛函数,解决了分割曲线消失问题。实验表明,该算法对自然图像分割测评分数高于传统活动轮廓分割算法,对图像纹理和噪声不敏感。
[Abstract]:In order to improve the segmentation effect of active contour model on natural images, a new segmentation algorithm is proposed. Firstly, the edge preserving smooth segmentation model is established by combining the level set with the total variation, and then the equilibrium parameters are adaptively selected by clustering algorithm to avoid the convergence of the level set curve to the local optimum. Finally, according to the different regions of different smooth components in the level set, the segmentation smooth convergence function based on the confidence degree of the region is designed, which solves the problem of the vanishing of the segmentation curve. The experimental results show that the proposed algorithm is superior to the traditional active contour segmentation algorithm for natural image segmentation and is insensitive to image texture and noise.
【作者单位】: 四川大学计算机学院;四川师范大学应用技术学院;
【基金】:四川省科技支撑计划项目(2013SZ0157)
【分类号】:TP391.41

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本文编号:1988905


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