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针对传统Chan-Vese(CV)模型对公路路面破损图像分割的局限性,将图像梯度信息引入CV模型,利用路面破损区域纹理与背景的不同,对图像进行分割。引入梯度阈值,将图像的灰度信息和纹理信息相结合,从而使分割方法更具灵活性。实验结果表明,改进的CV模型比传统CV模型具有更好的分割效果。
改进的公路破损路面图像分割CV模型
【摘 要】
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针对传统Chan-Vese(CV)模型对公路路面破损图像分割的局限性,将图像梯度信息引入CV模型,利用路面破损区域纹理与背景的不同,对图像进行分割。引入梯度阈值,将图像的灰度信息和纹理信息相结合,从而使分割方法更具灵活性。实验结果表明,改进的CV模型比传统CV模型具有更好的分割效果。
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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计算机工程
【发表日期】
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2011年10期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（10771036）, 福建省科技创新平台计划基金资助项目（2009J1007）
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