基于全散度的C-V模型阈值法

摘要：

为了提高传统C-V模型的收敛速度并降低其对噪声的敏感性,提出基于全散度的C-V模型及其快速阈值分割算法.将Bregman散度与全散度统一获得新的全散度,并将其引入C-V模型的拟合偏差项,提高图像灰度值与分割区域平均灰度偏差值计算的鲁棒性.同时,采用变分水平集理论获得基于直方图的快速阈值计算方法.实验结果表明,该方法分割效果及收敛速度得到提高,且具有较好的鲁棒性和抗噪性.

关键词：图像分割、阈值分割、C-V模型、全散度

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金重点资助项目90607008;陕西省自然科学基金资助项目2014JM8331,2014JQ5183,2014JM8307;陕西省教育厅自然科学基金资助项目2013JK1129;西安邮电大学2013年研究生创新基金项目ZL2013-23

在线出版日期：2014-12-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：139-142