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公开(公告)号:CN111161302A
公开(公告)日:2020-05-15
申请号:CN201911325040.2
申请日:2019-12-20
Applicant: 东华理工大学
IPC: G06T7/149
Abstract: 一种基于全局和局部符号能量型压力驱动的新型活动轮廓分割模型,首先,通过设计基于全局能量压力作为图像全局特征提取的驱动力,能有效地分割灰度均匀图像。提出了基于局部能量压力作为图像局部特征提取的驱动力。在全局和局部压力传递函数中分别使用了全局图像信息和局部能量信息,使用全局和局部方差来自动平衡GSEPF和LSEPF的权重,解决了参数设置的问题。接着,在水平集函数迭代过程中,保持目标区域的平均灰度值大于(或小于)背景区域的平均灰度值,以提高对初始曲线的鲁棒性。增加了正则化项和惩罚项。本发明方法不仅提高了分割灰度不均匀图像和噪声分割效果,而且还使得分割结果与初始条件无关。
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公开(公告)号:CN111161302B
公开(公告)日:2023-04-25
申请号:CN201911325040.2
申请日:2019-12-20
Applicant: 东华理工大学
IPC: G06T7/149
Abstract: 一种基于全局和局部符号能量型压力驱动的新型活动轮廓分割模型,首先,通过设计基于全局能量压力作为图像全局特征提取的驱动力,能有效地分割灰度均匀图像。提出了基于局部能量压力作为图像局部特征提取的驱动力。在全局和局部压力传递函数中分别使用了全局图像信息和局部能量信息,使用全局和局部方差来自动平衡GSEPF和LSEPF的权重,解决了参数设置的问题。接着,在水平集函数迭代过程中,保持目标区域的平均灰度值大于(或小于)背景区域的平均灰度值,以提高对初始曲线的鲁棒性。增加了正则化项和惩罚项。本发明方法不仅提高了分割灰度不均匀图像和噪声分割效果,而且还使得分割结果与初始条件无关。
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