基于C-V方法改进的红外图像自动分割 (2006年)

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文件名称：基于C-V方法改进的红外图像自动分割 (2006年)
文件大小：2.56MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-05-06 20:07:35
自然科学 论文 基于简化的Mumford-Shah水平集图像分割模型，Chan-Vese提出了不依赖于图像边缘的水平集图像分割算法（C-V方法）。但是该方法分割参数难以确定，对于具有非均匀灰度背景的红外目标图像常常分割失败。针对这一问题给出了改进的拟合能量模型，新模型兼顾到了目标的同质性信息与其所占面积比例的关系。基于该模型的水平集图像分割方法自适应于灰度起伏的背景，可以较为理想地分割出与背景灰度差异不太明显的目标，对小目标也具有很强的适应性。实验结果表明，在固定水平集分割参数的情况下，新方法对于不同类型、不同背景的红外