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题名基于自适应符号函数的主动轮廓模型
被引量:6
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作者
翁桂荣
何志勇
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机构
苏州大学机电工程学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期3892-3906,共15页
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基金
国家自然科学基金(61473201)~~
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文摘
几何主动轮廓模型的缺点是对初始轮廓位置特别敏感,基于距离规则水平集(DRLSE)模型的初始轮廓曲线必须设置在目标边界的内部或者外部.基于边缘的自适应水平集(ALSE)模型,提出了一种提高初始轮廓鲁棒性的方法.但两种模型均容易出现陷入虚假边界、从弱边缘处泄露以及抗噪声能力差等问题.设计了一个结合自适应符号函数和自适应边缘指示函数的模型,使得主动轮廓演化能根据自适应符号函数的方向从初始轮廓开始自动进行膨胀及收缩,很好地改善了水平集对初始轮廓敏感的缺点,提高了鲁棒性,同时解决了水平集对收敛速度慢以及易从弱边缘处泄露的问题.此外,为了使得模型演化更加稳定,提出了一个新的距离规则项.实验结果表明:自适应符号函数的主动轮廓模型不仅可以提高分割质量,缩短图像分割时间,同时提高了对初始轮廓的鲁棒性.
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关键词
水平集
距离规则
主动轮廓模型
图像分割
自适应符号函数
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Keywords
level set
distance regularization
active contour model
image segmentation
adaptive sign function
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名视觉显著区域和主动轮廓结合的图像分割算法
被引量:6
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作者
何亚茹
葛洪伟
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机构
江南大学江苏省模式识别与计算机智能工程实验室
江南大学人工智能与计算机学院
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出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2022年第5期1155-1168,共14页
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基金
江苏省研究生创新计划项目(KYLX16_0781)
江苏高校优势学科建设工程资助项目。
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文摘
传统区域主动轮廓模型在分割弱边缘图像时,演化曲线受背景干扰,易陷入局部极值导致演化速度缓慢;且由于局部项仅考虑空间信息,无法更好保留目标边界,影响分割精度。针对上述问题,首先利用改进的显著性检测方法,对待分割图像进行预处理操作,获取目标候选区域,自动设置初始化轮廓曲线,并将获取的目标先验信息与待分割图像中具有最大对比度的位图相结合,设计自适应符号函数,对优化LoG能量项进行加权,以线性方式融合到RSF模型中,增强模型自适应能力;其次设计新的局部灰度测度,与局部核函数相结合,改进局部能量项,提高模型在弱边缘处的敏感程度,准确定位目标边界。实验结果表明,该模型能够自动设置初始化轮廓,并有效保留目标边缘细节,视觉及定量实验结果证明了该模型优于目前一些主流的主动轮廓模型。
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关键词
视觉显著性检测
自适应符号函数
局部灰度测度
主动轮廓模型
图像分割
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Keywords
visual saliency detection
adaptive symbolic function
local gray measure
active contour model
image segmentation
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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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