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首页> 外文期刊>Image Processing, IEEE Transactions on >Image Segmentation Using Local Variation and Edge-Weighted Centroidal Voronoi Tessellations
【24h】

Image Segmentation Using Local Variation and Edge-Weighted Centroidal Voronoi Tessellations

机译：使用局部变化和边缘加权质心Voronoi镶嵌的图像分割

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The classic centroidal Voronoi tessellation (CVT) model and its generalizations work quite well at extracting uniformly colored objects, but often fail to handle images with distinct color distribution or strong inhomogeneous intensity. To resolve this problem within the CVT methodology, in this paper we incorporate the information of local variation of colors/intensities and the length of boundaries into the energy functional and develop a new model called the Local Variation and Edge-Weighted Centroidal Voronoi Tessellation (LVEWCVT) for image segmentation. Its mathematical formulation and practical implementations are also discussed and given. We test the LVEWCVT method on various type of segments and also compare it with several state-of-art algorithms using extensive segmentation examples, the results demonstrate excellent performance and competence of the proposed method.
机译：经典的质心Voronoi曲面细分（CVT）模型及其概括在提取颜色均匀的对象时效果很好，但通常无法处理具有明显颜色分布或强烈不均匀强度的图像。为了在CVT方法论中解决此问题，在本文中，我们将颜色/强度的局部变化和边界长度的信息合并到能量函数中，并开发了一个称为局部变化和边缘加权质心Voronoi镶嵌（LVEWCVT）的新模型。 ）进行图像分割。还讨论并给出了其数学公式和实际实现。我们在各种类型的线段上测试了LVEWCVT方法，并使用广泛的分割示例将其与几种最新算法进行了比较，结果证明了该方法的出色性能和能力。

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