基于区域相似度的局部拟合活动轮廓模型

发布时间：2018-10-09 07:11

【摘要】：针对局部二值化拟合(LBF)模型不能分割纹理图像和收敛速度慢等问题,提出一种结合局部拟合与区域间相似度的活动轮廓模型。该模型在LBF模型中引入基于图像梯度信息的加速因子和基于相似度局部拟合的相似项,通过在能量泛函中加入区域间灰度概率分布的相似信息,抑制图像噪声和提高分割准确度,引入梯度信息,能够放大目标轮廓附近驱动力,提高图像分割速度。实验结果表明,与LBF模型相比,该模型对噪声有较强的鲁棒性,能够分割纹理和灰度不均匀图像,且具有较高的分割速率。
[Abstract]:In order to solve the problem that the local binarization fitting (LBF) model can not segment the texture image and the convergence speed is slow, a new active contour model combining the similarity between local fitting and region is proposed. In this model, the acceleration factor based on image gradient information and the similarity term based on similarity local fitting are introduced into the LBF model, and the similarity information of gray probability distribution between regions is added to the energy functional. Reducing image noise, improving segmentation accuracy and introducing gradient information can enlarge the driving force near the target contour and improve the image segmentation speed. The experimental results show that the proposed model is robust to noise, can segment texture and gray uneven images, and has a higher segmentation rate than the LBF model.
【作者单位】： 陕西师范大学计算机科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(61402274) 陕西师范大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(GK201402040,GK201302029);陕西师范大学实验技术研究项目(SYJS201314)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2258430