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改进的C-V水平集模型图像分割算法
Improved C-V Level Set Model Image Segmentation Algorithm
【摘要】 复杂的计算限制了基于Chan-Vese(C-V)水平集模型的图像分割方法的应用。为提高图像分割的速度,提出一种基于C-V水平集模型的改进水平集方法。在一般情况下,只需要几次简单迭代就能分割出物体的轮廓。实验表明,该方法简单高效,能够快速有效地实现图像轮廓分割。
【Abstract】 The complex computing restricts the application of image segmentation method based on Chan-Vese(C-V) level set model.In order to improve the speed of image segmentation,this paper presents a new level set initialization method on C-V model.After a simple iterative,the outline of objects can be separated out.Experiments show that the method is simple and efficient,with good separation effects.
【关键词】 图像分割;
Chan-Vese水平集模型;
符号距离函数;
【Key words】 image segmentation; Chan-Vese(C-V) level set model; signed distance function;
【Key words】 image segmentation; Chan-Vese(C-V) level set model; signed distance function;
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60472025)
- 【文献出处】 计算机工程 ,Computer Engineering , 编辑部邮箱 ,2009年10期
- 【分类号】TP391.41
- 【被引频次】29
- 【下载频次】463