文章摘要
引用本文:戚世乐,王美清,潘能渊.基于Sobolev梯度的混合活动轮廓模型[J].福州大学学报(自然科学版),2014,42(6):841~846
基于Sobolev梯度的混合活动轮廓模型
Hybrid active contour model based on Sobolev gradient
  
DOI:10.7631/issn.1000-2243.2014.06.0841
中文关键词: CV模型  LBF模型  图像分割  Sobolev梯度  偏微分方程
英文关键词: CV model  LBF model  image segmentation  Sobolev gradient  PDE
基金项目:
作者单位
戚世乐 福州大学数学与计算机科学学院福建 福州 350116 
王美清 福州大学数学与计算机科学学院福建 福州 350116 
潘能渊 福州大学数学与计算机科学学院福建 福州 350116 
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中文摘要:
      结合CV和LBF模型,提出一种混合的活动轮廓模型,同时采用L2+Sobolev梯度实现PDE演化方程. 实验结果表明,该模型能够分割背景同质目标非同质以及简单的多目标同质图像,对初始轮廓大小以及噪声不敏感.
英文摘要:
      In combination with the CV and LBF model,we propose a hybrid active contour model,using the L2+Sobolev gradient method to achieve the evolution PDE equation. Experimental results show that the proposed model can segment images with homogeneous background and inhomogeneous foreground,and also the simple multiple target images,while it is less sensitive with the initialization and noise.
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