融合统计范数度量的局部区域图像分割OA北大核心CSTPCD
Local region image segmentation by fusion of statistical norm metrics
主动轮廓模型(Active Contour Model,ACM)已成为最常用的图像分割工具之一,但在处理灰度不均匀的图像时,现有的算法比较耗时而且会导致分割精度急剧下降.为此,本文结合局部图像信息,提出了一种统计范数用于图像分割.首先,利用新的偏置场模型来建模图像,将图像的灰度不均匀性分解为观测图像的一个分量.与传统的乘性偏置场相比,加性偏置场模块使能量泛函能够从新的维度提取图像的纹理信息.其次,采用局部信息融合的策略,计算轮廓内外的特征拟合图.…查看全部>>
Active Contour Model(ACM)has become one of the most commonly used image segmenta-tion tools.However,the existing algorithms are time-consuming and lead to a sharp decrease in segmenta-tion accuracy when dealing with images with intensity inhomogeneity.Therefore,in this paper,a statisti-cal paradigm was proposed for image segmentation by combining local image information.First,the im-age was modeled using a new bias field model that decomposed the gray scale …查看全部>>
李更生;刘国军
宁夏大学 数学统计学院,宁夏 银川 750021||陇南师范学院 数学与信息技术学院,甘肃 陇南 742500宁夏大学 数学统计学院,宁夏 银川 750021
电子信息工程
活动轮廓统计范数加性偏置场水平集灰度不均匀
active contoursstatistical normadditive bias fieldlevel setintensity inhomogeneity
《光学精密工程》 2024 (16)
2550-2563,14
国家自然科学项目(No.62061040)陕西省教育厅科学研究计划资助项目(No.23JK0280)宁夏高等学校科学研究项目(No.NYG2022018)安康学院校级项目(No.2023AYQN04)
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