利用具有图像增强能力的局部区域信息,定义一种新的符号压力函数(SPF)。用该SPF函数取代GAC模型中的边界停止函数,对GAC模型进行改进,提出一种新的区域活动轮廓模型,从而解决了非同质或弱边界图像的分割问题。继续采用Selective Binary and Gaussian Filtering水平集方法,避免水平集函数的重新初始化,简化新模型。真实图像和合成图像的实验结果表明,新模型与LBF模型具有相同的分割效果,但在计算效率上远优于LBF模型。新模型不仅能够分割非同质或弱边界图像,且具有亚像素分割精确性、抗噪性、局部全局选择分割性等性质。
一种基于最小模糊散度的图像协同分割方法属图像处理和计算机视觉技术领域,本发明通过交并比(Intersection over Union,IOU)值判断分割效果,1.获取图像分割数据集,进行RGB空间到LAB空间转换;2.利用Gamma型隶属度函数构造模糊散度...
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标准号:
CN110853064A
一种基于最小模糊散度的图像协同分割方法属图像处理和计算机视觉技术领域,本发明通过交并比(Intersection over Union,IOU)值判断分割效果,1.获取图像分割数据集,进行RGB空间到LAB空间转换;2.利用Gamma型隶属度函数构造模糊散度公式,构造新的能量函数,依据最小模糊散度准则进行曲线演化,达到好的分割效果;本发明利用模糊集理论更好地处理目标边缘;将一幅图像的颜色信息引入到另一幅图像的能量函数中,能增强对初始曲线替换的鲁棒性;利用基于区域的活动轮廓模型,通过求解能量函数局部极小值达到最优分割效果;建立的模型可降低计算时间的复杂性,可应用于集成成像立体显示系统的前期工作。
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