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基于KFCM与改进CV模型的Split Bregman图像分割方法

引用
针对基于梯度变化的水平集图像分割方法对噪声敏感、计算效率不高、分割结果依赖初始值等问题,提出了一种基于KFCM与改进CV模型的Split Bregman图像分割方法.该算法首先通过核模糊C均值的聚类方法确定出感兴趣区域作为分割初始值,然后采用Split Bregman方法来提高CV模型的迭代计算时间效率.实验结果表明,所提算法不仅保持了CV模型图像分割算法的优势,而且在抗噪性能和分割效率方面有明显效果.

KFCM算法、CV模型、图像分割、Split Bregman方法

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O245(计算数学)

2014-08-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共3页

153-155

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计算机科学

1002-137X

50-1075/TP

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2014,41(z1)

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