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基于区域GAC模型的二值化水平集图像分割算法

《计算机应用》2009年 第9期 | 杨勇 徐春 潘伟民   新疆师范大学数理信息学院 乌鲁木齐830054 新疆财经大学计算机科学与工程学院 乌鲁木齐830012
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摘 要:针对测地线主动轮廓(GAC)模型进行了改进,提出了一种基于区域的GAC模型。通过构造基于区域统计信息的符号压力函数取代边界停止函数,有效解决了弱边界目标或离散状边界目标的分割问题。该模型采用二值化水平集方法实现,避免了传统实现方法水平集函数需要重新初始化为符号距离函数,从而导致稳定性差、计算量大、实现复杂等缺点。对不同类型图像的试验结果表明:该算法迭代收敛速度比GAC模型传统实现方法明显加快,且可有效防止边界泄漏,分割效果优于传统GAC模型与C-V模型。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
【关键词】 图像分割 水平集 主动轮廓 重新初始化
【出 处】 《计算机应用》2009年 第9期 2414-2417页 共4页
【收 录】 中文科技期刊数据库