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基于水平集的新型彩色图像分割算法摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法以新型变分形式将向量值图像分割和图像去噪融入具有全局极小能力泛函框架中新模型具有容易构造和较少计算量的特点对比经典的水平集方法可以避免繁琐的距离重复化水平集过程通过对人工图像和真实图像进行分析验证新方法具有更好的图像分割效果关键词:活动轮
第 l9 卷第6 期
《现代电子技术》2006
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偏微分方程与图像处理(GAC的水平集方法) 实验二 GAC的水平集方法一 实验目的采用GAC模型的水平集方法检测图像中对象的轮廓以便有效地进行分割二 原理分析推广GAC模型的水平集方法对应的PDE为: (3.31)按照上式曲线运动将受两种力的支配第一种力来自于曲率几何形变—曲率运动()不过它的强弱还要受到因子的影响为图象I(xy)的梯度模值函数g (r) 是可以是任何具有单调减性的函数
2006 年 8 月
第1章 相关知识图像分割的概述 在对图像的研究和应用中人们往往仅对图像中的某些部分感兴趣这些部分称为目标或前景(其他部分称为背景)他们一般对应图像中特定的具有独特性质的区域为了辨识和分析目标需要将他们分离提取出来在此基础上才有可能对目标进一步利用 o 图像分割 图像分割就是指把图像分成格局特性的区域并提取出感兴趣目标的技术和过程这里特性可以是象素的灰度颜色纹理等预先定义的目标可以对应
第17 卷 第 4 期
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