一种图像分割模型的自适应参数选择方法  

AN ADAPTIVE PARAMETER SELECTION METHOD FOR IMAGE SEGMENTATION MODEL

作　　者：王辉 吴永武 杜应琼 Wang Hui;Wu Yongwu;Du Yingqiong(School of Mathematics and Physics,Anshun University,Anshun 561000,Guizhou,China;School of Resources and Environmental Eengineering,Anshun University,Anshun 561000,Guizhou,China)

机构地区：[1]安顺学院数理学院,贵州安顺561000 [2]安顺学院资源与环境工程学院,贵州安顺561000

出　　处：《计算机应用与软件》2019年第5期211-215,共5页Computer Applications and Software

基　　金：贵州省科技厅;安顺市人民政府;安顺学院三方联合基金项目(20157699);贵州省普通高校自然科学研究科技拔尖人才支持项目(2018070);贵州省普通本科高校自然科学研究创新群体重大研究项目(2018034);贵州省教育厅自然科学研究项目(2014272);安顺学院博士基金项目(201505)

摘　　要：针对灰度分布不均匀的图像特征,提出一种基于局部和全局高斯分布拟合能量的自适应权重参数选择方法。基于图像的局部和全局区域信息,以高斯分布作为拟合函数建立能量泛函。基于水平集方法,随着活动轮廓的演化,局部和全局区域信息在能量泛函中的权重会相应地变化,有利于提高图像分割的质量和效率。数值实验验证了该方法的有效性。For the images characteristic with intensity inhomogeneity,this paper proposed an adaptive weight parameter selection method for local and global Gaussian distribution fitting energy.Based on the local and global region information of images,we established the energy function by employing the Gaussian distribution as the fitting function.According to the level set method,with the evolution of the active contour,the weight of the local and global region information in the energy function changed accordingly,which was conducive to improving the quality and efficiency of the image segmentation.Numerical experiments demonstrated the effectiveness of this method.

关 键 词：图像分割 活动轮廓模型 水平集 自适应 参数选择 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]