期刊文章详细信息
基于纹理特征的多区域水平集图像分割方法 ( EI收录)
A Multi-region Level Set Model Based on Texture Feature for Image Segmentation
文献类型:期刊文章
WANG Hui-bin;GAO Guo-wei;XU Li-zhong;WEN Cheng-lin(College of Computer and Information,Hohai University,Nanjing,Jiangsu 211100,China;School of Software Engineering,Anyang Normal University,Anyang,Henan 455000,China;School of Automation,Hangzhou Dianzi University,Hangzhou,Zhejiang 310018,China)
机构地区:[1]河海大学计算机与信息学院,江苏南京211100 [2]安阳师范学院软件学院,河南安阳455000 [3]杭州电子科技大学自动化学院,浙江杭州310018
基 金:国家自然科学基金(No.U1509203;No.61671201;No.61673318);浙江省自然科学基金(No.LZ16F030002)
年 份:2018
卷 号:46
期 号:11
起止页码:2588-2596
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:现有多区域水平集方法大多利用复杂的能量函数来驱动多个水平集函数的演变,这样不仅模型复杂且存在很多限制.为此本文提出一种基于纹理特征的多区域水平集方法,利用任意数量的水平集函数来对相应数量的图像区域进行分割.本文首先对图像的颜色和纹理信息建立联合分布并将其代入能量函数;引入平滑概率标签,根据概率性质建立基于标签驱动的多区域水平集迭代更新方程.之后将每个水平集投影到离散概率空间得到一系列近似标签,并由这些标签得到基于多区域水平集的先验概率,从而将多个轮廓演变信息代入统计框架.而不同区域的统计参数也通过最小化能量函数由概率标签迭代更新.通过与其他分割算法在大量复杂实景图像上的实验对比,验证了本文算法的有效性.
关 键 词:图像分割 水平集 多区域分割 主动轮廓
分 类 号:TP391]
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