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基于信息熵的自适应尺度活动轮廓图像分割模型
被引量:
5
1
作者
蔡青
刘慧英
+2 位作者
孙景峰
李靖
周三平
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期286-291,共6页
针对固定尺度活动轮廓模型无法快速准确分割灰度不均匀图像的问题,提出了一种基于信息熵的自适应尺度活动轮廓图像分割模型。首先,利用最大后验概率(MAP)以及贝叶斯分类准则,提出了一种新型能量泛函,提高了模型对灰度信息的提取能力,进...
针对固定尺度活动轮廓模型无法快速准确分割灰度不均匀图像的问题,提出了一种基于信息熵的自适应尺度活动轮廓图像分割模型。首先,利用最大后验概率(MAP)以及贝叶斯分类准则,提出了一种新型能量泛函,提高了模型对灰度信息的提取能力,进而极大提高了模型对灰度不均匀图像的分割准确度。其次,利用图像信息熵构造了自适应尺度算子,使模型能根据图像灰度不均程度自动调整尺度,提高了模型对灰度不均匀图像的分割速度。最后,为验证文中模型的优越性,将该模型与LGDF模型进行了对比,并通过分割时间、迭代次数以及相似度等指标,对分割结果进行了客观、定量分析。最终结果表明,该模型不但对初始轮廓具有较高鲁棒性,而且对灰度不均匀图像具有较高的分割准确性与分割效率。
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关键词
图像分割
活动轮廓模型
灰度不均匀图像
信息熵
自适应尺度算子
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职称材料
基于自适应分割与偏移场估计的活动轮廓模型
被引量:
4
2
作者
蔡青
刘慧英
+2 位作者
孙景峰
周三平
李靖
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期1148-1154,共7页
针对传统活动轮廓模型无法快速、准确、强鲁棒性地分割灰度不均匀图像的问题,提出了偏移场估计与图像分割相结合的新型混合活动轮廓模型。首先,通过对图像进行模糊聚类分析,提出带有模糊隶属度函数的新型偏移场估计模型,提高了模型对图...
针对传统活动轮廓模型无法快速、准确、强鲁棒性地分割灰度不均匀图像的问题,提出了偏移场估计与图像分割相结合的新型混合活动轮廓模型。首先,通过对图像进行模糊聚类分析,提出带有模糊隶属度函数的新型偏移场估计模型,提高了模型对图像灰度信息的估计与提取能力。其次,利用图像信息熵构造了自适应尺度算子(adaptive scaling operator,ASO),改善了模型的分割效率及对初始轮廓和噪声的鲁棒性。最后,通过将偏移场估计模型和ASO融入到能量泛函中,提出新型混合活动轮廓模型。实验结果表明,该模型不但对初始轮廓和不同种类噪声具有较强的鲁棒性,而且对不同程度的灰度不均匀图像具有较高的分割准确度与分割效率。
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关键词
混合活动轮廓模型
灰度不均匀图像分割
偏移场估计模型
自适应尺度算子
图像熵
下载PDF
职称材料
题名
基于信息熵的自适应尺度活动轮廓图像分割模型
被引量:
5
1
作者
蔡青
刘慧英
孙景峰
李靖
周三平
机构
西北工业大学自动化学院
西北工业大学机电学院
西安交通大学人工智能与机器人研究所
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第2期286-291,共6页
基金
中央高校基本科研业务费专项资金(3102016ZY013)资助
文摘
针对固定尺度活动轮廓模型无法快速准确分割灰度不均匀图像的问题,提出了一种基于信息熵的自适应尺度活动轮廓图像分割模型。首先,利用最大后验概率(MAP)以及贝叶斯分类准则,提出了一种新型能量泛函,提高了模型对灰度信息的提取能力,进而极大提高了模型对灰度不均匀图像的分割准确度。其次,利用图像信息熵构造了自适应尺度算子,使模型能根据图像灰度不均程度自动调整尺度,提高了模型对灰度不均匀图像的分割速度。最后,为验证文中模型的优越性,将该模型与LGDF模型进行了对比,并通过分割时间、迭代次数以及相似度等指标,对分割结果进行了客观、定量分析。最终结果表明,该模型不但对初始轮廓具有较高鲁棒性,而且对灰度不均匀图像具有较高的分割准确性与分割效率。
关键词
图像分割
活动轮廓模型
灰度不均匀图像
信息熵
自适应尺度算子
Keywords
image segmentation
active contour model
images with intensity inhomogeneity
information entropy
adaptive scale operator
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
下载PDF
职称材料
题名
基于自适应分割与偏移场估计的活动轮廓模型
被引量:
4
2
作者
蔡青
刘慧英
孙景峰
周三平
李靖
机构
西北工业大学自动化学院
西安交通大学人工智能与机器人研究所
西北工业大学机电学院
出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期1148-1154,共7页
基金
国家自然科学基金(61473219)
青年科学基金(51705424)资助课题
文摘
针对传统活动轮廓模型无法快速、准确、强鲁棒性地分割灰度不均匀图像的问题,提出了偏移场估计与图像分割相结合的新型混合活动轮廓模型。首先,通过对图像进行模糊聚类分析,提出带有模糊隶属度函数的新型偏移场估计模型,提高了模型对图像灰度信息的估计与提取能力。其次,利用图像信息熵构造了自适应尺度算子(adaptive scaling operator,ASO),改善了模型的分割效率及对初始轮廓和噪声的鲁棒性。最后,通过将偏移场估计模型和ASO融入到能量泛函中,提出新型混合活动轮廓模型。实验结果表明,该模型不但对初始轮廓和不同种类噪声具有较强的鲁棒性,而且对不同程度的灰度不均匀图像具有较高的分割准确度与分割效率。
关键词
混合活动轮廓模型
灰度不均匀图像分割
偏移场估计模型
自适应尺度算子
图像熵
Keywords
hybrid active contour model
image segmentation with intensity inhomogeneity
bias field estimation model
adaptive scaling operator(ASO)
image entropy
分类号
TN957.52 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于信息熵的自适应尺度活动轮廓图像分割模型
蔡青
刘慧英
孙景峰
李靖
周三平
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
5
下载PDF
职称材料
2
基于自适应分割与偏移场估计的活动轮廓模型
蔡青
刘慧英
孙景峰
周三平
李靖
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2018
4
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职称材料
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