留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

融合变分模型与快速算法分割噪声图像

罗志宏 冯国灿 成秋生

罗志宏, 冯国灿, 成秋生. 融合变分模型与快速算法分割噪声图像[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(6): 637-641.
引用本文: 罗志宏, 冯国灿, 成秋生. 融合变分模型与快速算法分割噪声图像[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(6): 637-641.
LUO Zhihong, FENG Guocan, CHENG Qiusheng. A Novel Variational Model and Its Fast Algorithm for Noisy Image Segmentation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(6): 637-641.
Citation: LUO Zhihong, FENG Guocan, CHENG Qiusheng. A Novel Variational Model and Its Fast Algorithm for Noisy Image Segmentation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(6): 637-641.

融合变分模型与快速算法分割噪声图像

基金项目: 国家自然科学基金资助项目(60975083);国家自然科学基金-广东省自然科学基金联合资助项目(U0835005)
详细信息
    作者简介:

    罗志宏,博士,讲师,研究方向为图像处理、模式识别。

  • 中图分类号: P237.3

A Novel Variational Model and Its Fast Algorithm for Noisy Image Segmentation

Funds: 国家自然科学基金资助项目(60975083);国家自然科学基金-广东省自然科学基金联合资助项目(U0835005)
计量
  • 文章访问数:  862
  • HTML全文浏览量:  30
  • PDF下载量:  529
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2013-02-17
  • 修回日期:  2013-02-17
  • 刊出日期:  2013-06-05

融合变分模型与快速算法分割噪声图像

    基金项目:  国家自然科学基金资助项目(60975083);国家自然科学基金-广东省自然科学基金联合资助项目(U0835005)
    作者简介:

    罗志宏,博士,讲师,研究方向为图像处理、模式识别。

  • 中图分类号: P237.3

摘要: 针对现有的变分水平集方法对噪声图像分割不理想和计算效率较低的情况,提出一种改进的可有效分割噪声图像的变分模型。首先改进了Chan-Vese模型的能量泛函,并引入辅助变量耦合某些拟合能量项,接着用凸松弛方法将其转化为凸优化问题。该优化问题可转化为几个子问题,在求解时结合快速的Split-Bregman算法和AOS算法以提高速度。对噪声图像作分割实验,并与不引入辅助变量的水平集方法作比较。结果表明,本文提出的变分模型对带某些类型噪声的图像分割不仅提高了计算效率,还能较好地分割目标。

English Abstract

罗志宏, 冯国灿, 成秋生. 融合变分模型与快速算法分割噪声图像[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(6): 637-641.
引用本文: 罗志宏, 冯国灿, 成秋生. 融合变分模型与快速算法分割噪声图像[J]. 武汉大学学报 ● 信息科学版, 2013, 38(6): 637-641.
LUO Zhihong, FENG Guocan, CHENG Qiusheng. A Novel Variational Model and Its Fast Algorithm for Noisy Image Segmentation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(6): 637-641.
Citation: LUO Zhihong, FENG Guocan, CHENG Qiusheng. A Novel Variational Model and Its Fast Algorithm for Noisy Image Segmentation[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2013, 38(6): 637-641.
参考文献 (1)

目录

    /

    返回文章
    返回