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题名融入图像全局信息的局部图像拟合模型
被引量：3
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作者
陈书贞
甄延海
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《光学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第5期466-471,共6页
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基金
河北省自然科学基金(F2010001294)资助项目
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文摘
为提高局部图像拟合(LIF)模型对初始轮廓的鲁棒性,提出了一种新的融合图像全局和局部信息的活动轮廓模型(LIF_GI模型)。针对灰度均匀图像,利用图像的全局均值构建了全局图像拟合(GIF)模型,结合GIF模型和LIF模型的优势,通过构造新的图像拟合函数构建了LIF_GI模型。为避免对水平集函数进行繁琐的重新初始化操作,使用反应扩散(RD)方法实现水平集演化。实验表明,所构建的GIF模型在灰度均匀图像上能够获得满意的分割结果,且容许灵活的轮廓初始化。在分割灰度不均匀图像时,LIF_GI模型有效地降低了LIF模型对初始轮廓的敏感性,与LIF模型相比,LIF_GI模型又表现出迭代次数少、检测速度快的优势。
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关键词
图像分割
图像拟合函数
局部图像拟合模型
全局图像拟合模型
融入图像全局信息的局部图像拟合模型
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Keywords
image segmentation
image fitting function
local image fitting model
global image fitting model
localimage fitting model fused with global image information
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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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