结合阈值算法的Chan-Vese模型图像分割方法
作者:
基金项目:

国家自然科学基金资助项目(50877082);重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室研究项目(2007DA10512709303)


An image segmentation method based on Chan-Vese model combined with threshold algorithm
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    摘要:

    阈值分割是图像处理中频繁使用的基本灰度变换,把阈值分割方法与Chan-Vese模型进行结合,并用尺度变换的方式加以辅助,以提高Chan-Vese模型的分割速度和效果。实验表明:该方案大大提高了Chan-Vese模型的收敛速度和分割效果,而且重点改善了Chan-Vese模型在图像灰度变化缓慢的边界迭代次数较多、演化速度慢等问题。

    Abstract:

    Threshold segmentation is a basic grey-scale converting technology of image processing. We combine threshold segmentation with Chan-Vese model with an accompanying scale transformation to improve the segment speed and effect. Experimental results show that this program greatly enhances the convergent speed of the Chan-Vese model,and it focuses on changing the defects of more iterative times and low diffusion speed of Chan-Vese model on the border of the image when its grayscale changes slowly.

    参考文献
    引证文献
引用本文

唐治德,田斌.结合阈值算法的Chan-Vese模型图像分割方法[J].重庆大学学报,2014,37(8):105-110.

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  • 收稿日期:2014-03-25
  • 在线发布日期: 2014-10-30
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