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基于偏移场修正的C-V模型水平集图像分割算法
被引量：
6
1
作者
黄保山
滕炯华
+1 位作者
徐婧林
周三平
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期218-222,共5页
灰度不均匀效应广泛存在于现实图像(real-world images)中,这给图像分割带来了很大的挑战,目前许多的图像分割算法都依赖于图像灰度分布均匀这一假设,这严重影响了算法分割现实图像的分割精度。因此文章结合图像的数学模型,提出了一种...
灰度不均匀效应广泛存在于现实图像(real-world images)中,这给图像分割带来了很大的挑战,目前许多的图像分割算法都依赖于图像灰度分布均匀这一假设,这严重影响了算法分割现实图像的分割精度。因此文章结合图像的数学模型,提出了一种基于偏差修正的C-V模型,该方法在水平集函数的演化过程中,同时进行图像的分割与偏移场的估计,利用偏移场的估计值来抑制灰度不均匀效应的影响。仿真结果表明,该方法比经典的C-V模型有更高的分割精度,对初始化轮廓曲线以及噪声有较强的鲁棒性。
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关键词
图像分割
偏移场修正
灰度不均匀效应
水平集
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职称材料
题名
基于偏移场修正的C-V模型水平集图像分割算法
被引量：
6
1
作者
黄保山
滕炯华
徐婧林
周三平
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第2期218-222,共5页
文摘
灰度不均匀效应广泛存在于现实图像(real-world images)中,这给图像分割带来了很大的挑战,目前许多的图像分割算法都依赖于图像灰度分布均匀这一假设,这严重影响了算法分割现实图像的分割精度。因此文章结合图像的数学模型,提出了一种基于偏差修正的C-V模型,该方法在水平集函数的演化过程中,同时进行图像的分割与偏移场的估计,利用偏移场的估计值来抑制灰度不均匀效应的影响。仿真结果表明,该方法比经典的C-V模型有更高的分割精度,对初始化轮廓曲线以及噪声有较强的鲁棒性。
关键词
图像分割
偏移场修正
灰度不均匀效应
水平集
Keywords
image segmentation
bias field correction, Chan-Vese model, intensity inhomogeneity, level set
分类号
TP317.4 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于偏移场修正的C-V模型水平集图像分割算法
黄保山
滕炯华
徐婧林
周三平
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013
6
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