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基于Chan-Vese模型的树形结构多相水平集图像分割算法
被引量：
20
1
作者
郑罡
王惠南
李远禄
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第8期1508-1512,共5页
由于Chan-Vese(C-V)模型通过单个水平集的符号将待分割图像划分为目标和背景两个部分,所以当图像的多个目标的轮廓成多连接时,C-V模型将无法表示.为了解决C-V模型在表示目标轮廓上的局限,提出了基于C-V模型的树形结构多相水平集算法.关...
由于Chan-Vese(C-V)模型通过单个水平集的符号将待分割图像划分为目标和背景两个部分,所以当图像的多个目标的轮廓成多连接时,C-V模型将无法表示.为了解决C-V模型在表示目标轮廓上的局限,提出了基于C-V模型的树形结构多相水平集算法.关键策略是通过改变图像背景,使得水平集在新图像上重新收敛;核心技术是依据同时明度对比提出的背景填充技术;算法流程采用多水平集串行收敛方式实现多相分割(n-1次收敛可以实现n相分割,n>1).实验结果表明,本算法可以表示复杂的区域连接情况(n相分割最多可以表示n连接情况),能够实现多目标分割(n相分割可以实现n-1个目标分割),特别适合于目标中含有子目标的图像.
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关键词
CHAN-VESE模型
多相水平集
背景填充技术
同时明度对比
多相分割
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职称材料
题名
基于Chan-Vese模型的树形结构多相水平集图像分割算法
被引量：
20
1
作者
郑罡
王惠南
李远禄
机构
南京航空航天大学自动化学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第8期1508-1512,共5页
文摘
由于Chan-Vese(C-V)模型通过单个水平集的符号将待分割图像划分为目标和背景两个部分,所以当图像的多个目标的轮廓成多连接时,C-V模型将无法表示.为了解决C-V模型在表示目标轮廓上的局限,提出了基于C-V模型的树形结构多相水平集算法.关键策略是通过改变图像背景,使得水平集在新图像上重新收敛;核心技术是依据同时明度对比提出的背景填充技术;算法流程采用多水平集串行收敛方式实现多相分割(n-1次收敛可以实现n相分割,n>1).实验结果表明,本算法可以表示复杂的区域连接情况(n相分割最多可以表示n连接情况),能够实现多目标分割(n相分割可以实现n-1个目标分割),特别适合于目标中含有子目标的图像.
关键词
CHAN-VESE模型
多相水平集
背景填充技术
同时明度对比
多相分割
Keywords
Chan-Vese model
multiphase level set
technique of painting background
simultaneous brightness contrast
multiphase segmentation
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Chan-Vese模型的树形结构多相水平集图像分割算法
郑罡
王惠南
李远禄
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
20
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