一种基于区域动态轮廓的交互式目标分割算法

研究了以用户与系统之间的交互信息为先验知识的目标分割算法,提出一种基于区域动态轮廓的交互式目标分割算法.采用基于区域动态轮廓的CV模型及形状先验引导进化思想,并引入了基于滤波后图像梯度和Laplace的分段自适应加权算法.为了克服由于对先验差值区域加权而产生的目标轮廓萎缩问题,对所构建的进化模型引入了面积激励项.实验结果表明:算法无需基于精确先验知识训练而获得的先验知识模型,用户仅需要选择待分割目标的大致区域,算法即可对该区域进行分割,在选用的灰度图像级上,完成分割所需要的迭代次数仅为基本CV模型的26.4%.

利用非线性扩散的半自动纹理图像分割

介绍了一种非线性扩散过滤器法从包含纹理的图像中获取灰度、尺度和方向信息,并形成经过耦合保边平滑的5通道向量值图像,对纹理图像的分割变为对此向量值图像的分割。针对半自动操作的特点,在合理的假设前提下,采用了多通道统计区域分割法。试验结果表明,本文的纹理分割方法能有效地利用重要纹理特征与灰度的混合信息,是一种半自动的无监督纹理图像分割方法。