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题名水平集图像分割核映射模型的改进
被引量:1
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作者
张迎春
郭禾
张丹枫
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机构
大连理工大学软件学院
大连大学医学部
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期248-254,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61033012)
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文摘
为提高水平集演化迭代效率和图像分割质量,对核映射(KM)模型进行改进,依据粗糙集理论提出图像数据离散化的定义和方法。由于加权后的KM模型推导出的区域参数具有收敛性,且离散化后图像灰度均匀性有所提高,区域参数可以更好地表达对应演化区域的灰度值,使得图像能够被更精确地分割。在迭代演化过程中,加权后的KM模型对应的水平集权重最小值为1。权重值越大水平集元素更新与演化曲线收敛越快,原始KM模型对应的非加权水平集可看作是所有权重值为1的加权水平集,提出的方法能够以相对较高的迭代效率完成图像分割。合成图像和自然图像分割实验结果表明,改进后的水平集图像分割方法有更好的分割质量和迭代效率。
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关键词
图像分割
水平集
离散区域
灰度不均匀
图像数据离散化
粗糙集
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Keywords
image segmentation
level set
discrete region
intensity inhomogeneity
image data discretization
rough set
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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