基于最小错误率和快速水平集的图像分割

危自福; 毕笃彦; 徐建军

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基于最小错误率和快速水平集的图像分割

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提出一种基于最小错误率和快速水平集的图像分割方法,通过对速度项和停止条件的重新设计,实现了快速而有效的图像分割。算法采用模式分类思想,以统计直方图来近似目标和背景区域的概率密度,对基于最小错误率的判别函数进行平滑滤波以获得外部速度,从而实现曲线的进化;同时,分割过程在分类错误率达到最小时停止。实验结果表明,本文算法对弱边缘、低对比度灰度图像具有较好的分割效果,且具有较强的抗噪性能;在分割速度上,本文算法也明显优于几种已有算法。

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来源
《光电子．激光》 |2010年第1期|130-135|共6页
作者
危自福; 毕笃彦; 徐建军;
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作者单位

空军工程大学工程学院;

陕西西安710038;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
概率密度; 水平集; 最小错误率; 图像分割;

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