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发布时间：2019-03-10

论文类型：期刊论文

发表时间：2015-09-25

发表刊物：自动化学报

收录刊物：Scopus、CSCD、ISTIC、PKU、EI

卷号：41

期号：11

页面范围：1913-1925

ISSN号：0254-4156

关键字：图像分割;粗糙集;能量函数;水平集;离散区域

摘要：为了提高水平集图像分割的质量和减少水平集迭代次数, 本文提出了新的能量公式和水平集函数. 在粗糙集数据离散化基础上引入了针对图像数据的离散化方法, 根据图像离散区域的信息对新能量函数进行直接加权并且对核函数进行间接加权, 使用加权的核映射函数将原始离散图像数据映射到高维空间, 从而使得该模型可以处理多种类型的图像甚至是一定信噪比的噪声图像. 新的能量公式联合由它导出的区域参数能够更好地表达同质区域的灰度信息, 从而能够更精确地分割图像.与传统水平集图像分割不同, 在迭代过程中新的水平集函数中的水平集元素可以拥有不同的步长, 步长越大水平集元素的更新速度越快并且水平集函数能够快速达到收敛状态, 实现快速图像分割. 人工合成图像和真实图像的分割实验表明本文方法可以获得更好的分割效果.