【摘 要】
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针对Chan-Vese(CV)模型无法完整分割目标包含多色彩及色彩具有突变性图像的问题,通过K-means聚类对图像演化曲线内部像素进行处理,得出聚类中心点,用聚类中心点值与均值滤波
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院; 兰州理工大学甘肃省工业过程先进控制重点实验室; 兰州理工大学电气与控制工程国家级实验教学示范中心; 兰州理工大学计算机与通信学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61362034,81360229);甘肃省高等学校科研资助项目(2016B-025);甘肃省基础研究创新群体项目(1506RJIA031)
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针对Chan-Vese(CV)模型无法完整分割目标包含多色彩及色彩具有突变性图像的问题,通过K-means聚类对图像演化曲线内部像素进行处理,得出聚类中心点,用聚类中心点值与均值滤波后图像的灰度信息构造CV模型内部拟合值,从而提高模型对复杂目标图像分割的适应性.此外,用矩形脉冲函数代替CV模型能量泛函中的正则化脉冲函数,可将水平集演化方程的计算限定在零水平集附近,从而避免图像背景干扰物对分割结果的影响.实验结果表明:改进模型可准确、快速地分割目标包含多色彩及色彩具有突变性的图像.
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