视觉注意特征的变分水平集图像分割模型 | |
王徐民,张晓光 | |
2015-09-09 ; 2015-09-09 | |
关键词 | 视觉注意,主动轮廓模型,变分水平集,分割 |
中文摘要 | 针对传统主动轮廓模型较低的鲁棒性能和对先验知识融合能力的不足,基于视觉注意机制的先验知识和曲线演化的理论框架,首先建立图像底层视觉显著性特征的数学模型,在此基础上提出新的曲线演化能量泛函模型,然后对该能量泛函采用变分水平集方法进行推导,得到曲线演化的偏微分方程,数值实验表明该模型相对于经典主动轮廓模型具有更强的抗噪性与分割效率.该模型的提出为进一步在主动轮廓模型中引入更高层次视觉显著性特征、得到更优越的分割模型打下了基础. |
内容类型 | 期刊论文 |
源URL | [http://ir.calis.edu.cn/hdl/232060/13740] ![]() |
专题 | 中国矿业大学(徐州) |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 王徐民,张晓光. 视觉注意特征的变分水平集图像分割模型[J],2015, 2015. |
APA | 王徐民,张晓光.(2015).视觉注意特征的变分水平集图像分割模型.. |
MLA | 王徐民,张晓光."视觉注意特征的变分水平集图像分割模型".(2015). |
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