【摘要】：針對局部二值化擬合(LBF)模型不能分割紋理圖像和收斂速度慢等問題,提出一種結(jié)合局部擬合與區(qū)域間相似度的活動輪廓模型。該模型在LBF模型中引入基于圖像梯度信息的加速因子和基于相似度局部擬合的相似項(xiàng),通過在能量泛函中加入?yún)^(qū)域間灰度概率分布的相似信息,抑制圖像噪聲和提高分割準(zhǔn)確度,引入梯度信息,能夠放大目標(biāo)輪廓附近驅(qū)動力,提高圖像分割速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,與LBF模型相比,該模型對噪聲有較強(qiáng)的魯棒性,能夠分割紋理和灰度不均勻圖像,且具有較高的分割速率。
[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.
【作者單位】： 陜西師范大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61402274) 陜西師范大學(xué)中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(GK201402040,GK201302029);陜西師范大學(xué)實(shí)驗(yàn)技術(shù)研究項(xiàng)目(SYJS201314)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2258430