结合局部特征和全局信息的自适应活动轮廓模型
提出一种新的基于全局图像信息和局部图像特征的活动轮廓分割模型.模型的总能量函数主要包括3项:全局能量项、局部能量项和自适应调节项.其中,全局能量项整合了图像的全局信息,局部能量项则考虑了图像的局部特征,而二者的权重会根据上下文内容自适应调整.由于在模型中充分利用了图像全局信息和局部特征,因而有效地提高了分割的精度.此外,加入了凸优化技术,以获取模型的全局最优解.最后,采用Split-Bregman方法进行快速求解,使得模型的分割效率大大提高.实验结果表明,该模型对初始化具有较好的鲁棒性,在分割精度上有了较大的提升,特别是分割速度比C-V模型快1.5倍到2倍.
图像分割、C-V模型、凸优化、Split Bregman方法
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目60773172;江苏省自然科学基金项目BK2008411;教育部博士学科点基金项目200802880017
2012-12-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1109-1114