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题名基于超像素/像素协同约束和稀疏分解活动轮廓模型
被引量：3
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作者
刘国奇
董一飞
李旭升
茹琳媛
常宝方
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机构
河南师范大学计算机与信息工程学院
河南师范大学“教学资源与教育质量评估大数据”河南省工程实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第3期946-951,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1404603,61901160)
河南省高等学校重点科研项目(19A510016,15A520078)。
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文摘
针对水平集图像分割模型的分割结果不够准确且对初始轮廓位置和噪声敏感问题,提出了超像素/像素协同约束和稀疏分解的活动轮廓模型。首先引入超像素提取图像块信息构造符号压力函数防止轮廓在演化过程中陷入局部最优;其次,构建了基于超像素/像素协同约束的能量泛函以弥补超像素无法保留局部细节的缺陷;同时,为了解决基于非全局信息的活动轮廓模型演化速度慢的问题,提出模型利用超像素块加速轮廓演化;最后引入了稀疏分解对模型进行优化以减弱局部噪声对分割精度的影响。与多种水平集分割模型的实验结果对比,证明了提出方法的有效性,尤其与原始的二值选择和高斯滤波正则化水平集模型相比,提出方法对噪声和初始轮廓位置不敏感,平均Jaccard相似度系数提升了34%。
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关键词
图像分割
活动轮廓模型
超像素
稀疏分解
符号压力函数
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Keywords
image segmentation
active contour model
superpixels
sparse decomposition
symbol pressure function
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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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题名基于联合约束策略和稀疏表示的图像分割
被引量：1
- 2
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作者
刘国奇
董一飞
李旭升
宋一帆
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机构
河南师范大学计算机与信息工程学院
河南师范大学“教学资源与教育质量评估大数据”河南省工程实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第2期619-624,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(U1404603,61901160)
河南省高等学校重点科研资助项目(19A510016)。
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文摘
基于像素级的交互式图像分割算法对初始种子位置和噪声敏感,同时仅基于超像素的分割方法无法保留图像细节经常导致分割结果出现欠分割问题。针对上述问题,提出超像素/像素约束和稀疏表示的图像分割模型。该方法利用高斯函数分别对像素和超像素构造了相互约束的代价函数,引入了稀疏分解对模型进行优化以提升模型对图像噪声的鲁棒性,最后利用联合优化策略对代价函数求解估计出目标和背景标记实现目标提取。实验结果表明,与现有的分割方法相比,提出的方法能获得较好的分割效果,对高斯噪声和椒盐噪声具有较强的鲁棒性。
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关键词
超像素
稀疏表示
概率图模型
交互式图像分割
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Keywords
super-pixels
sparse representation
probability graph model
interactive image segmentation
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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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