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期刊文章详细信息

结合局部能量与改进的符号距离正则项的图像目标分割算法  ( EI收录)  

Local Energy Information Combined with Improved Signed Distance Regularization Term for Image Target Segmentation Algorithm

  

文献类型:期刊文章

作  者:韩明[1,2] 刘教民[2] 孟军英[1] 王震洲[3] 王敬涛[1]

机构地区:[1]石家庄学院计算机系,石家庄050035 [2]燕山大学信息科学与工程学院河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室,秦皇岛066004 [3]河北科技大学信息科学与工程学院,石家庄050018

出  处:《电子与信息学报》

基  金:河北省自然科学基金(F2012208004);河北省教育厅高等学校科学研究计划自然科学重点项目(ZD20132013);河北省科技支撑计划项目(14210302D)资助课题

年  份:2015

卷  号:37

期  号:9

起止页码:2047-2054

语  种:中文

收录情况:BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2015_2016、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘  要:针对传统C-V模型对颜色不均匀图像分割失败并且对初始轮廓和位置敏感问题,以及现有符号距离正则项存在周期性振荡和局部极值问题。该文提出结合局部能量信息和改进的符号距离正则项的图像目标分割算法。首先,将全局图像信息扩展到HSV空间,并使用局部能量项信息分析每个像素及其领域内的统计特性,从而在较少的迭代次数内有效分割颜色分布不均匀图像。其次,改进现有符号距离正则项,改进后的符号距离正则项在避免水平集函数的重新初始化的同时,提高了计算效率,保证了水平集函数演化过程的稳定性。然后,定义阈值判断法的水平集函数演化的终止准则,使曲线准确演化到目标轮廓。该算法与同类模型的对比实验表明该模型具有较高的分割精度和对初始轮廓的鲁棒性。

关 键 词:图像处理 局部能量  符号距离约束项  水平集演化  C-V模型

分 类 号:TP391]

参考文献:

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同被引文献:

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