一种基于广义似然比的最小方差活动轮廓模型

发布时间：2017-08-15 07:10

  本文关键词：一种基于广义似然比的最小方差活动轮廓模型

  更多相关文章： 图像分割 活动轮廓模型 特征提取 广义似然比 能量函数

【摘要】：针对传统活动轮廓模型(Snake)对初始轮廓要求高、无法进行多目标提取且抗噪性弱等缺陷,提出了一种新的基于广义似然比的最小方差活动轮廓模型。该算法在区域活动轮廓模型的基础上引入广义似然比信息,以目标区域和背景区域具有最小方差为准则设计了新的能量函数,并使用梯度下降法最小化能量函数,驱动轮廓线不断收缩至物体边界。合成图像和真实图像的实验结果证明,基于新模型的活动轮廓提取算法对初始位置不敏感,具有一定的抗噪性,并适用于多目标场景。
【作者单位】： 南京航空航天大学自动化学院;
【关键词】： 图像分割 活动轮廓模型 特征提取 广义似然比 能量函数
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 0引言图像分割是计算机视觉领域的核心问题,是图像后续处理的关键。目标轮廓提取作为图像分割中的重要研究内容,在图像识别与分析中起着重要的作用,现已广泛应用于军事、医学、遥感、安防等领域[1-2]。目前最流行的轮廓提取算法是活动轮廓模型(ActiveContour Model,ACM),或称

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本文编号：676845