基于区域竞争的水平集快速图像分割算法

王琳娟; 汪西莉

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基于区域竞争的水平集快速图像分割算法

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从曲线演化的角度提出一种基于贝叶斯(Bayesian)区域统计和区域竞争的自适应变分图像分割模型,该模型使用水平集描述曲线和区域,得到基于Bayesian区域统计信息的能量函数,利用区域竞争曲线演化模型推导出一种快速曲线演化偏微分方程,实现了图像分割.该方法可以同时提取出多类目标,算法具有快速、分割精度高的特点,且易于综合纹理、形状等多种信息对模型进行扩充.此外,能量函数和曲线演化方程是相对独立的,对于不同类型的图像可选用不同的概率模型.实验表明,该方法是一种快速、有效、新颖的图像分割方法.

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来源
《计算机应用》 |2008年第10期|2628-2632|共5页
作者
王琳娟; 汪西莉;
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作者单位

陕西师范大学;

汁算机科学学院;

西安;

710062;

陕西师范大学;

汁算机科学学院;

西安;

710062;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
区域竞争; 水平集; Bayesian; 多类目标; 图像分割;

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