红外与毫米波学报, 2008, 27 (1): 72, 网络出版: 2008-08-17
一种基于三维直方图的改进C-V模型水平集图像分割方法
LEVEL SET METHOD OF IMAGE SEGMENTATION BASED ON IMPROVED C-V MODEL OF 3-D HISTOGRAM
摘要
对Chan-Vese提出的基于简化Mumford-Shah模型的水平集图像分割方法(C-V模型)做了改进.传统的C-V模型仅将灰度同(homogeneity)作为区域分离准则,这使其对于对比度明显的图像能够取得很好的分割结果.但单一的分离准则往往致使其在分割噪声信息丰富的、灰度分布复杂的医学、遥感以及自然图像等时产生大量的冗余轮廓.为此,本文在改善C-V模型全局优化特性的基础上,整合图像的灰度分布信息、邻域空间信息以及图像所固有的模糊信息构造三维向量(灰度值、模糊均值和模糊中值),提出了一种基于三维直方图的改进C-V模型水平集图像分割方法.自然图像和红外光学图像的试验结果证明了该方法的有效性.
Abstract
任继军, 何明一. 一种基于三维直方图的改进C-V模型水平集图像分割方法[J]. 红外与毫米波学报, 2008, 27(1): 72. 任继军, 何明一. LEVEL SET METHOD OF IMAGE SEGMENTATION BASED ON IMPROVED C-V MODEL OF 3-D HISTOGRAM[J]. Journal of Infrared and Millimeter Waves, 2008, 27(1): 72.
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