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首页> 美国卫生研究院文献>Sensors (Basel Switzerland) >A Novel Gradient Vector Flow Snake Model Based on Convex Function for Infrared Image Segmentation
【2h】

A Novel Gradient Vector Flow Snake Model Based on Convex Function for Infrared Image Segmentation

机译：基于凸函数的新型梯度矢量流蛇模型在红外图像分割中的应用

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摘要

Infrared image segmentation is a challenging topic because infrared images are characterized by high noise, low contrast, and weak edges. Active contour models, especially gradient vector flow, have several advantages in terms of infrared image segmentation. However, the GVF (Gradient Vector Flow) model also has some drawbacks including a dilemma between noise smoothing and weak edge protection, which decrease the effect of infrared image segmentation significantly. In order to solve this problem, we propose a novel generalized gradient vector flow snakes model combining GGVF (Generic Gradient Vector Flow) and NBGVF (Normally Biased Gradient Vector Flow) models. We also adopt a new type of coefficients setting in the form of convex function to improve the ability of protecting weak edges while smoothing noises. Experimental results and comparisons against other methods indicate that our proposed snakes model owns better ability in terms of infrared image segmentation than other snakes models.
机译：红外图像分割是一个具有挑战性的主题，因为红外图像的特点是高噪声，低对比度和弱边缘。活动轮廓模型，尤其是梯度矢量流，在红外图像分割方面具有多个优势。但是，GVF（梯度向量流）模型也有一些缺点，包括在噪声平滑和弱边缘保护之间陷入困境，这大大降低了红外图像分割的效果。为了解决这个问题，我们提出了一种新颖的广义梯度矢量流蛇模型，该模型结合了GGVF（通用梯度矢量流）和NBGVF（正常偏置梯度矢量流）模型。我们还采用了凸函数形式的新型系数设置，以提高在平滑噪声的同时保护弱边缘的能力。实验结果和与其他方法的比较表明，我们提出的蛇模型在红外图像分割方面具有比其他蛇模型更好的能力。

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