文献类型：期刊文章

作　　者：李亚峰[1]

LI Ya-feng(School of Computer Science and Technology,Baoji University of Arts and Science,Baoji,Shaanxi 721016,China)

机构地区：[1]宝鸡文理学院计算机学院,陕西宝鸡721016

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家自然科学基金(No.61379030;No.61362029;No.61772389);陕西省科技厅研究计划基金(No.2015JM6329;No.2016GY-083)

年　　份：2018

卷　　号：46

期　　号：7

起止页码：1700-1709

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：本文提出一种基于多字典学习的图像分割模糊模型和算法.在模型中,结合多字典学习和模糊方法,考虑了分割区域内部的一致性和边界的正则性:一方面使用区域块均值和带有类标的结构字典重构图像块,利用重构误差和l2正则能量共同度量分割区域内部的一致性,该度量能够刻画图像不同区域的灰度信息和纹理模式;另一方面采用小波系数稀疏正则保持分割区域边界的几何结构.基于交替方向乘子法和字典学习方法给出新模型的快速求解算法.在该算法中,除了小波阈值,每一步都是显示表达式,因此简单易用.一系列实验结果验证了本文算法的有效性.

关 键 词：图像分割 字典学习 变分模型 正则化方法

分 类 号：TP391]