检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]太原理工大学信息工程学院,山西太原030024
出 处:《电视技术》2013年第1期41-44,共4页Video Engineering
基 金:山西省自然科学基金项目(2009011018-2)
摘 要:针对C-V模型对灰度不均匀的图像分割效果不理想的情况,提出一种改进的C-V模型。该模型在C-V模型的基础上,引入非加权的邻域平均和局部窗口方差概念,加快并精确了C-V模型的演化效果,同时在C-V模型的能量函数中加入惩罚项,使得C-V模型在演化过程中无须重新初始化,进一步提高了分割速度。仿真实验结果表明改进的C-V模型较原模型对灰度不均匀图像分割具有较好的分割效果。Aiming at the problem of the ineffective segmentation results of the non-uniform gray images for CV model, an improved C-V model is presented. The model, which is on the basis of the C-V model, can accelerate and make an accurate C-V model evolution effects by introducing the concept of the non-weighted neighborhood averaging and the local window variance. Meanwhile, the penalty term is put in the C-V model energy function in order to avoid the re - initialization in the process of evolution of the C-V model and improve the segmentation speed. Simulation results show that the improved CV model has better segmentation effect than the original model in the non -uniform gray images.
关 键 词:图像分割 CHAN-VESE模型 邻域平均 局部方差
分 类 号:TN911.7[电子电信—通信与信息系统]
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在载入数据...
正在链接到云南高校图书馆文献保障联盟下载...
云南高校图书馆联盟文献共享服务平台 版权所有©
您的IP:3.142.94.158