改进的距离正则化水平集演化方法
为了有效地对数字图像中的目标物体进行分割，提出了一种结合人类视觉注意机制的距离正则化水平集演化的图像分割方法。首先，利用数据融合获得视觉注意机制的显著图，进而获得曲线演化的初始轮廓，解决了演化曲线对初始位置敏感及不能自适应地决定向内还是向外运动的问题；然后，利用自定义的图像边缘指示函数，通过优化函数的演化速度参数及噪声敏感度控制参数，加快了曲线演化速度；最后，利用距离正则化水平集演化至目标物体的边界，完成图像分割。仿真结果表明：该方法能够有效地检测单个及多个目标物体的边界，提高了边界定位精度，抗噪能力较强。
视觉注意、活动轮廓模型、距离正则化水平集方法、图像分割
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61203242;中国科学院二期创新工程基金资助项目C50Top2
2015-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
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