应用改进的CV模型分割牛肉眼肌图像.PDFVIP

第２８卷第１１期　　　 计算机应用与软件 Ｖｏｌ２８Ｎｏ．１１ ２０１１年１１月　　 ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ Ｎｏｖ．２０１１ 应用改进的 ＣＶ模型分割牛肉眼肌图像 牛四杰　贾　渊　刘鹏程 （西南科技大学计算机科学与技术学院　四川绵阳６２１０１０） 摘　要　　牛肉眼肌图像的分割是牛肉自动分级的重要步骤。基于水平集的ＣＶ模型采用两个具有不同均值的分块连续区域分 割图像，在迭代过程中，为了约束水平集保持为符号距离函数，必须对其进行重新初始化，大大增加了计算量，降低了曲线演化速度。 为此，通过加入边缘检测函数和惩罚项因子，提出了改进的ＣＶ水平集模型，并用于牛肉图像分割，同时与模糊Ｃ均值聚类、阈值分 割法进行了对比。结果表明：采用改进的ＣＶ模型对牛肉图像进行分割，准确提取了眼肌边缘，分割出了脂肪和肌肉区域，准确率 高；曲线演化过程中无需对水平集函数符号初始化，加快了曲线演化速度。 关键词　　牛肉图像分割　ＣＶ模型　水平集　惩罚项因子　边缘检测函数 中图分类号　ＴＰ３９１ 文献标识码　Ａ ＵＳＩＮＧＩＭＰＲＯＶＥＤＣＶＭＯＤＥＬＦＯＲＴＨＥＳＥＧＭＥＮＴＡＴＩＯＮ ＯＦＦＡＴＡＮＤＬＥＡＮＭＥＡＴＩＮＢＥＥＦＩＭＡＧＥ ＮｉｕＳｉｊｉｅ　ＪｉａＹｕａｎ　ＬｉｕＰｅｎｇｃｈｅｎｇ （ＡｃａｄｅｍｙｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＳｏｕｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｍｉａｎｙａｎｇ６２１０１０，Ｓｉｃｈｕａｎ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ　　Ｔｈｅａｃｃｕｒａｔｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｏｆｆａｔａｎｄｌｅａｎｍｅａｔｉｎｒｉｂｅｙｅｉｍａｇｅｏｆｂｅｅｆｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｐｒｏｃｅｄｕｒｅｏｆｂｅｅｆａｕｔｏｍａｔｉｃｇｒａｄｉｎｇ．Ｔｈｅ ＣＶｍｏｄｅｌｂａｓｅｄｏｎｌｅｖｅｌｓｅｔａｄｏｐｔｓｔｗｏｓｕｂｂｌｏｃｋｓｏｆｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓｒｅｇｉｏｎｓｗｈｉｃｈｈａｖｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｅａｎｖａｌｕｅｓｔｏｓｅｇｍｅｎｔｉｍａｇｅｓ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏ ｋｅｅｐｔｈｅｅｖｏｌｖｉｎｇｌｅｖｅｌｓｅｔｆｕｎｃｔｉｏｎｃｌｏｓｅｔｏａｓｉｇｎｅｄｄｉｓｔａｎｃｅｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｉｔｉｓｎｅｃｅｓｓａｒｙｔｏｒｅｉｎｉｔｉａｌｉｚｅｔｈｅｌｅｖｅｌｓｅｔｆｕｎｃｔｉｏｎｉｎｔｈｅｐｒｏｃｅｓｓｏｆ ｉｔｅｒａｔｉｎｇ，ｗｈｉｃｈｇｒｅａｔｌｙｉｎｃｒｅａｓｅｓｔｈｅｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎａｎｄｓｌｏｗｓｄｏｗｎｔｈｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎｏｆｃｕｒｖｅ．ＨｅｎｃｅａｎｉｍｐｒｏｖｅｄＣＶｌｅｖｅｌｓｅｔｍｏｄｅｌｉｓｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ｂｙａｄｄｉｎｇｔｈｅｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎａｎｄｐｅｎａｌｔｙｔｅｒｍｔｏｔｈｅＣＶｍｏｄｅｌｉｎｔｈｅｐａｐｅｒ，ａｎｄｔｈｅｍｅｔｈｏｄｉｓｕｓｅｄｉｎｔｈｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎｏｆｂｅｅｆ ｉｍａｇｅ，ｔｈｅｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｒｅｓｕｌｔｓｗｉｔｈＦＣＭａｎｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｓｐｌｉｔｔｉｎｇｍｅｔｈｏｄｓａｒｅｃｏｍｐａｒｅｄ．ＥｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＣＶｍｏｄｅｌ ｅｘｔｒａｃｔｓｔｈｅｅｄｇｅｏｆｒｉｂｅｙｅｉｍａｇｅｓａｎｄｓｅｐａｒａｔｅｓｔｈｅｍｕｓｃｌｅａｎｄｆａｔｔｉｓｓｕｅｓａｃｃｕｒａｔｅｌｙ．ＴｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＣＶｍｏｄｅｌａｌｓｏｏｖｅｒｃｏｍｅｓｔｈｅ ｒｅｉｎｉｔｉａｌｉｚａｔｉｏｎｄｕｒｉｎｇｔｈｅｉｔｅｒａｔｉｖｅｐｒｏｃｅｓｓａｎｄｓｐｅｅｄｓｕｐｔｈｅｃｕｒｖｅｅｖｏｌｕｔｉｏｎ． Ｋｅｙｗｏｒｄｓ　　Ｂｅｅｆｉｍａｇｅｓｅｇｍｅｎｔａｔｉｏｎ　Ｃｈａｎｖｅｓｅｍｏｄｅｌ　Ｌｅｖｅｌｓｅｔ　Ｐｅｎａｌｔｙｔｅｒｍｆａｃｔｏｒ　Ｅｄｇｅｄｅｔｅｃｔｉｏｎｆｕｎｃｔｉｏｎ 了传统方法的弱点，拓扑适应性强，能够分割复杂结构的物体。