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一种基于多特征的距离正则化水平集快速分割方法
第3期 电 子 学 报 Vol.45 No.3 2017年3月 ACTAELECTRONICASINICA Mar. 2017 一种基于多特征的距离正则化水平集快速分割方法 1,2,3 1,2 1,2 1,2 于海平 ,何发智 ,潘一腾 ,陈 晓 (1.武汉大学软件工程国家重点实验室,湖北武汉430072;2.武汉大学计算机学院,湖北武汉430072; 3.武汉科技大学城市学院,湖北武汉430083) 摘 要: 现有的图像分割模型存在对初始化信息敏感,分割速率慢,图像弱边界区的泄露等现象.提出了一种混 合快速分割方法.该方法利用偏压场近似估计图像的局部统计信息,并结合全局信息相容性及改进的距离正则化方法 建立模型,最后将模型嵌入水平集框架中,与此同时,引入双重终止准则以提高分割的速度.最后利用合成图像和真实 图像进行分割实验,并与CV(ChanVese)模型、非线性自适应水平集方法以及局部尺度拟合模型对比,表明本方法不 仅对初始化信息敏感度降低,而且分割速度提高3~5倍. 关键词: 图像分割;水平集;距离正则化;近似估计;多特征 中图分类号: TP391 文献标识码: A 文章编号: 03722112(2017)03053406 电子学报URL:http://www.ejournal.org.cn DOI:10.3969/j.issn.03722112.2017.003.004 AFastDistanceRegularizedLevelSetMethodfor SegmentationBasedonMultifeatures 1,2,3 1,2 1,2 1,2 YUHaiping ,HEFazhi ,PANYiteng ,CHENXiao (1.StateKeyLabofSoftwareEngineering,WuhanUniversity,Wuhan,Hubei430072,China; 2.DepartmentofComputerScience,WuhanUniversity,Wuhan,Hubei430072,China; 3.CityCollegeofWuhanUniversityofScienceandTechnology,Wuhan,Hubei430083,China) Abstract: Theexistingimagesegmentationmodelshaveproblemsofbeingsensitivetoinitializationinformation,slo wersegmentationandleakedweakimageboundaryregions.Thispaperpresentsahybridfastsegmentationmodelwhichuti lizesthelocalstatisticsofbiasfieldapproximatedimages,theglobalinformationofcompatibilityandthedistanceregulariza tionmethod.Thenthemodelisembeddedintolevelsetframework.Inaddition,adualterminationstandardisconstructedto improvethespeedofsegmentation.Experimentsonsyntheti
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