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基于多尺度局部特征的图像分割模型
1
作者
李军
江晓亮
+1 位作者
李柏林
欧阳
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第2期71-74,共4页
为了解决图像分割中灰度不均匀和初始轮廓敏感的问题,提出一种基于多尺度局部特征的图像分割模型。与传统局部邻域定义在方形区域不同,该模型采用圆形区域来获取更多的局部信息;考虑到局部区域灰度的变化程度不一,提出利用多尺度结构与...
为了解决图像分割中灰度不均匀和初始轮廓敏感的问题,提出一种基于多尺度局部特征的图像分割模型。与传统局部邻域定义在方形区域不同,该模型采用圆形区域来获取更多的局部信息;考虑到局部区域灰度的变化程度不一,提出利用多尺度结构与均值滤波器相结合的方法获得多尺度局部灰度信息;通过转换灰度不均匀模型得到一个逼近真实信息的图像,并将其融合进局部高斯分布拟合(LGDF)模型,构造出基于多尺度局部特征的能量泛函。从理论分析和实验结果表明:由于多尺度结构弱化了灰度不均匀的影响,该模型既能快速、准确地分割灰度不均匀图像,又表现出对初始轮廓具有较强的鲁棒性。
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关键词
图像分割
多尺度局部特征
均值滤波器
灰度不均匀模型
局部高斯分布拟合(LGDF)
模型
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职称材料
题名
基于多尺度局部特征的图像分割模型
1
作者
李军
江晓亮
李柏林
欧阳
机构
西南交通大学机械工程学院
衢州学院机械工程学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2017年第2期71-74,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(51275431)
文摘
为了解决图像分割中灰度不均匀和初始轮廓敏感的问题,提出一种基于多尺度局部特征的图像分割模型。与传统局部邻域定义在方形区域不同,该模型采用圆形区域来获取更多的局部信息;考虑到局部区域灰度的变化程度不一,提出利用多尺度结构与均值滤波器相结合的方法获得多尺度局部灰度信息;通过转换灰度不均匀模型得到一个逼近真实信息的图像,并将其融合进局部高斯分布拟合(LGDF)模型,构造出基于多尺度局部特征的能量泛函。从理论分析和实验结果表明:由于多尺度结构弱化了灰度不均匀的影响,该模型既能快速、准确地分割灰度不均匀图像,又表现出对初始轮廓具有较强的鲁棒性。
关键词
图像分割
多尺度局部特征
均值滤波器
灰度不均匀模型
局部高斯分布拟合(LGDF)
模型
Keywords
image segmentation
multi-scale local feature
average filter
grayscale inhomogeneity model
Iocai Gaussian distribution fitting（LGDF） model
分类号
TP391 [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
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1
基于多尺度局部特征的图像分割模型
李军
江晓亮
李柏林
欧阳
《传感器与微系统》
CSCD
2017
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