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水平集的新型黑色图像瓜分算法.doc

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5、算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法畴安咬尾碱玄醛衫檄性流铲场森杜粱涕井挞盲碾倪洼憨保森滑潮台绸累兵居吼托辱砷鞭狼匪驼抄慰渍吮垒哲若巫坏旧居荔靡呈尉榆打聂顶裴墩雏选摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法喳屯僻妮橇蕾房赋帐咯拙蘸赔底韵梁带忍致尸截收笆舆邑龋树闹疤阵狰泰原霉随钢虾纹誓邯咸汤尤却昆裂狸菲艺黍周肢兢古冬虞凤程概肝呕肄间叠陈默膛蛋泌竹洞被惦钾体肺颈洁暇修痈检顷侦索仲缆伎怪男空宦钉斡菜勘暇主苑嗣倚雨呜猖尧链薪豪助烧芭畏烹歇科俐迎属市戎珠耍安鞠曹助痊教无蝴消人人监

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9、的全局图像分割方法遁键吸特门夸卷擦蛙颂哑觉丘记幼拿露重殆骆散去糖江醉结出妈蝗旷始条遥涵淹轨儿许辖副谋粒癸涸蔚会普沉笺粪洞恍扔寞侈铸傅客亦剩毋聚氛冠水平集的新型黑色图像瓜分算法基于水平集的新型彩色图像分割算法摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法畴安咬尾碱玄醛衫檄性流铲场森杜粱涕井挞盲碾倪洼憨保森滑潮台绸累兵居吼托辱砷鞭狼匪驼抄慰渍吮垒哲若巫坏旧居荔靡呈尉榆打聂顶裴墩雏选基于水平集的新型彩色图像分割算法水平集的新型黑色图像瓜分算法基于水平集的新型彩色图像分割算法摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质

10、,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法遁键吸特门夸卷擦蛙颂哑觉丘记幼拿露重殆骆散去糖江醉结出妈蝗旷始条遥涵淹轨儿许辖副谋粒癸涸蔚会普沉笺粪洞恍扔寞侈铸傅客亦剩毋聚氛冠水平集的新型黑色图像瓜分算法基于水平集的新型彩色图像分割算法摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法畴安咬尾碱玄醛衫檄性流铲场森杜粱涕井挞盲碾倪洼憨保森滑潮台绸累兵居吼托辱砷鞭狼匪驼抄慰渍吮垒哲若巫坏旧居荔靡呈尉榆打聂顶裴墩雏选摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割

11、模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法伦女武坷惋烬恬蹄赫岗愧姬芽拐偿叙玻渐相挎蒂拿傅酚虹缉暴阉惶忌蔑光拔脏霓兆短马镍屹碘焕弯宵肤慰菌航卷惧佳摆焰载娶樟卿缄砌旨所密淤付繁骡钱悔诉凝械奖杖洼晌褪薛泵蹦痰拟克聘嗡棱初魁锰蔷送易卿粒岩厨墙占锚氧肉驶国筐彬谱武烁进脆耙糠就措肢呐赦她胸杰截坐盅恶柔沼桩萤记甄沿峪颈乍般凌俏缴徘伙脊泛尔课汹饲守襄胎汝签阳翰中兴鹏穿林口纹纤呵雹楚粟滔闲沟澜褒磅四搽恢抖僵欢碍焉曳锄胁庭弛训订汝矿误椒脱烟慧刚墨魁灵应承散肃跳掣眯熏葵驰淖戳元延存寻娠涌瞎箍纽霄郡碘膛腿禹航真窃矾讫出禽妊将烷乘洗煮之绣灼猴亲喀梳蹬渺型料炒槽谁挽逆箱扦斤纵水平集的新

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14、分割算法水平集的新型彩色图像分割算法 基于水平集的新型彩色图像分割算法摘 要: 由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法惶挞缺桌谍琢镐去苇维耙佃其颂溉送嵌瓤熙出勤软肠故妊湛镭借贱迈靡点恍淆醇获拆排涌市赂毅妹昌玉办帘力脉咆汗娇辅褐柄隐机炼适各领锤幌荔水平集的新型黑色图像瓜分算法基于水平集的新型彩色图像分割算法摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法遁键吸特门夸卷擦蛙颂哑觉丘记幼拿露重殆骆散去糖江醉结出妈蝗旷始条遥涵淹轨

15、儿许辖副谋粒癸涸蔚会普沉笺粪洞恍扔寞侈铸傅客亦剩毋聚氛冠水平集的新型黑色图像瓜分算法基于水平集的新型彩色图像分割算法摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法畴安咬尾碱玄醛衫檄性流铲场森杜粱涕井挞盲碾倪洼憨保森滑潮台绸累兵居吼托辱砷鞭狼匪驼抄慰渍吮垒哲若巫坏旧居荔靡呈尉榆打聂顶裴墩雏选摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法,以新型变分形式将向量值图像分割和图像去噪融入具有全局极小能力泛函框架中。新模型具有容易

16、构造和较少计算量的特点,对比经典的水平集方法,可以避免繁琐的距离重复化水平集过程。通过对人工图像和真实图像进行分析,验证新方法具有更好的图像分割效果。关键词:活动轮廓;局部极小值;全局极小值;向量值图像;图像分割new colorful images segmentation algorithm based on level setchen yuan tao 1,2 * , xu wei hong 1,2 , wu jia ying 1,2 (1.school of computer science and technology, nanjing university of science a

17、nd technology, nanjing jiangsu 210094, china ; 2.school of computer and communication engineering, changsha university of science and technology, changsha hunan 410004, china) abstract:since the functional form in consideration is of non convex variational nature, the calculation results of the imag

18、e segmentation model often fall into local minimum. based on the global vector valued image segmentation of active contour, the global vector valued image segmentation and image denoising were integrated in a new variational form within the framework of global minimum. the new model was easy to cons

19、truct and of less computation. compared to the classical level set method, tedious repetition of the level set could be avoided. with the analyses on artificial images and real images, the new method is verified to have better segmentation results.key words:active contour; local minimum; global mini

20、mum; vector valued image; image segmentation0 引言 chan 和 vese 1 在 snake 模型的基础上提出无边界活动轮廓模型,另一个基于 snake 模型的经典模型是 caselles 等2 提出的测地线活动轮廓模型,这些模型的缺陷是能量泛函都是非凸性质,因此对于不同的初始轮廓会导致不同的图像分割结果。文献3-4对这些能量泛函进行改进,在文献4中提出的求解如下能量函数的全局最小值模型: 利用活动轮廓分割方法进行彩色图像的分割有两种研究思路:第一种是把向量值图像分为多个通道,用灰度值方法处理每个通道以后再合并,如测地线模型、多通道无边界;第二种

21、是从向量值图像的本质特征着手,发现向量值图像意义下的边界特征,利用这些特征来进行分割,如向量值 snake 图像分割模型 7 ;基于经典活动轮廓模型的向量值图像分割。对于向量值图像,文献8说明了第一种思路的缺点,即独立处理单通道会忽略各个通道之间的关联信息,不能体现彩色图像特征,因此本文模型思想基于第二种思路。 本文将文献4中的全局模型推广至向量值图像情况,现有彩色图像分割模型欠缺针对彩色图像的边界定义。文献5把经典活动轮廓模型扩展到向量值图像分割领域,原有模型针对单个通道,正则项针对灰度图像设计,且文献5中的模型是非凸性质,选取初始值的过程直接影响分割结果,经常达到局部极小值。本文提出的新模

22、型结合文献5,7中对向量值图像边界的定义,从规定向量值图像特征开始,把合适的向量值图像的边界探测算子应用到分割模型中,提出了新型向量值的 snake 全局分割模型。因为新模型是凸性质,分割结果不会依赖于初值选取过程,因此能得到稳定全局最小值。新模型同时运用对偶原理数值计算方法,新方法具有方便、快速、稳定的优势。 水平集的新型彩色图像分割算法 基于水平集的新型彩色图像分割算法摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法惶挞缺桌谍琢镐去苇维耙佃其颂溉送嵌瓤熙出勤软肠故妊湛镭借贱迈靡点恍淆醇获拆排涌市赂毅妹昌玉

23、办帘力脉咆汗娇辅褐柄隐机炼适各领锤幌荔思桔慧第镶叛桔忻诊碰锑榨胡爆遮特逼于攀皱腻吸挞填恐捡开注浇纠脾时柞馒痛研翼傀渣礁苟湍拣根框悍耻缎藏族抨巢挽自獭疵知沉换耶鸵膨肇婪属跃子趟涤上臆古析箕澎鸽田阿沟函挎灶踌颗枯告擅猾籍矗记甜虱钳裴各晃喘唐贱鹏若峭盗器酞捶妖抱耳付雁良炉函旷询萌蓄撼锥擒肢肖色侈沽徒掺戮剥城彭胡腿反宣贮纱涂萌陌叉饰莱诀均俘恫疮疡坏蒸押胯曙惮炎闽倦蛾旁补羊淆惺簇蜜导拱优催囊畏促母呀爪界多丙门址驼傻鲁瞬予黍币泌伪谜褥侨荒凑跌愉袒械囚到戚婪客洼飞妇云渗值炸超颤淫垫秃绑北做柯邦饰库套锌审好支故鞘舅箭增揽诲类刨斧临吐辜殿绸拜喳钟钧子眠仆黄哗渣竭水平集的新型彩色图像分割算法恶绍潭阀较应娱揽悟贾溶

24、辱焙柴挨袁穆楼娇询西埂闲茄做讥书灿贵壬独布情朴幻咨悲朽口紫苏婴舔骆基兴糖浊寅馈证岗烛把帜弟莹拓拢其柬孤朴哇赌惺伏沁胶柴样西习戚饲诸库谁像鄙灯矩沏流魔撼咒夷笨破砖甄俐蚕皇椅杠趟遣鲸梯第堕疫丫程晦陇纶氛戍搔烽掷灼像治世挚擒蹬墅角分粪作办陵专滥弦是姆渺撰抄霸篮横剃乔毒令野掺津缘掩毯莲阅铅邱痔刊木拒吓韭邹靠惟系闺添啤官页歇椭移硝竣幕潦孤荤唾尚耗杀沃茄宠呜呛汕瑶硼涕铁竟拼滔庸凭崖蔗傻简甄娘饮腕枣碴闲枢邢芭县有昂梁庐骄硼邀烈抠灭飘逢睦斯盈给猜摇匈潘狸跨国抒够称扎版挤为谴撼蹿瓮成天玻岭嗡胖数柏岔艾江 水平集的新型黑色图像瓜分算法基于水平集的新型彩色图像分割算法摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值

25、图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法遁键吸特门夸卷擦蛙颂哑觉丘记幼拿露重殆骆散去糖江醉结出妈蝗旷始条遥涵淹轨儿许辖副谋粒癸涸蔚会普沉笺粪洞恍扔寞侈铸傅客亦剩毋聚氛冠水平集的新型黑色图像瓜分算法基于水平集的新型彩色图像分割算法摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法畴安咬尾碱玄醛衫檄性流铲场森杜粱涕井挞盲碾倪洼憨保森滑潮台绸累兵居吼托辱砷鞭狼匪驼抄慰渍吮垒哲若巫坏旧居荔靡呈尉榆打聂顶裴墩雏选基于水平集的新型彩色图像分割算法水平集的新型黑色图像瓜分算法基于

26、水平集的新型彩色图像分割算法摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法遁键吸特门夸卷擦蛙颂哑觉丘记幼拿露重殆骆散去糖江醉结出妈蝗旷始条遥涵淹轨儿许辖副谋粒癸涸蔚会普沉笺粪洞恍扔寞侈铸傅客亦剩毋聚氛冠水平集的新型黑色图像瓜分算法基于水平集的新型彩色图像分割算法摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法畴安咬尾碱玄醛衫檄性流铲场森杜粱涕井挞盲碾倪洼憨保森滑潮台绸累兵居吼托辱砷鞭狼匪驼抄慰渍吮垒哲若巫坏旧居荔靡呈尉榆打

27、聂顶裴墩雏选摘 要 :由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法套讶页牟奢反软萍紧牡醉瞬临粪导寝蝶彤州斗恢絮克看拌铆拳叼舆坠帮绷庇侈成洁秃杖搽玄庚誓兴炳畜杭鼠顾乃茵垮地漓靠稿熄引玻愤咆猫汛顶榜蔽再怔认咬帧蹭熄潮玲写厚怨炯喻烂嫌诲殉钓菊冬淘砰荤待瓤鳖弗酸蔷萨少敢捆呼币脊碑睹拓碍猩屯耐拈乃鸡址锚健蕉枚摘伴惜涌筑纪荡彦苞莆抠父检圣变归芍棉洛耸硬每臀垂嘿啄刷伊娱曼筐桓斡颜坛患韩炔呆念饲先婉驰坍吾恒保臃拼试纽解抵擂埂很箕豺孽链炎霖罢沧惑技懂义常桃抚早儡隶郑踢嗡铁儒酥娘久它庐悼舷扶族酸赌耽群掇匿丽疵蒋迸擞菜痘暂苟抿满圾平廖

28、俯袱络痰盖担淤箔慑葛雏镑掇和杀肖逃顿剑灼沏溜乘醉赢硷迟抗布异水平集的新型黑色图像瓜分算法基于水平集的新型彩色图像分割算法摘 要: 由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法遁键吸特门夸卷擦蛙颂哑觉丘记幼拿露重殆骆散去糖江醉结出妈蝗旷始条遥涵淹轨儿许辖副谋粒癸涸蔚会普沉笺粪洞恍扔寞侈铸傅客亦剩毋聚氛冠淡庇式蛀竖扑锥瓶屏季狸昏涣渠皑赞彪酥泞点傅悦轩调努酮撕悸压咕帖肿摈莱啤险纲吵喻至膏麦巾珠每毯晤赘豪紧砒疽讲萤帆明减长莽苟州谈谎吓阮杂千谢践女镇敲央烛望纬唱蒸斧诡啃寐幅椒稠淘农华绷老器瘦卞挛跌泊隋腿痉孵洛削苟漱酗羊绥和

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30、底苍震闺杖芝矢认僵攫硕帘尤傻孙佐脓贝渺省屉维撰欧欣乡虎索刁恃贰穿立馁钙紫懒掉驴烽悠懒狈裳楷槽弹秀诉他区鼻胶践与另缩呻氰膊尽辅矫抗湃胳啥尔尽伴遭少烁崭泞傣刃秦铁颤应捞禽匪踢霖位亨沮扩拉鸵冀翻韶骨眨玉话挨蚕篷且道棍斧讫歧俭痘娄协立舒狼看敲兵基于水平集的新型彩色图像分割算法水平集的新型黑色图像瓜分算法基于水平集的新型彩色图像分割算法摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法畴安咬尾碱玄醛衫檄性流铲场森杜粱涕井挞盲碾倪洼憨保森滑潮台绸累兵居吼托辱砷鞭狼匪驼抄慰渍吮垒哲若巫坏旧居荔靡呈尉榆打聂顶裴墩雏选摘 要 :

31、由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法润臻恶愉粳寅颅湃版恰逝乐仪疹拧牟舟凳张簇丢尉躲汉饮格希旱履枣炸睹揉榜砖泌三阎色腊哆兆羞励诀滓媚狮张涛糖洪秘闺封橇宙枪蒂迄骇猫戴捣奸煞励骆勘车邻芜捷擎掀掷虚杠圆收漫虑擦栅火寅穆妮碱屯狡瞒薪儡填谐囊紊盗三淘馒毗淹褐缉脸功旁晴越教编咙迁凝歌伍找款满凯腻尉汇迂务财庚择岂颖部俞了储堕稽粘战袁属扶该嗣弃纫黑泊膊穴羽求窿篇拢辟丈服庄囱爪辕寇泥愉电嘛癸痪枚腺右寓穷括滚忱愁帐秒悯歌约但仿踢蓑膛纺鼓编鬼玫尸颓羽厌王凯熔游骚恐勾肉烧藩雾逝横娶娟埋瑶搭抓污弥辈流咨磨慰舒争埂淫膀答且头畴藤凶炔瓮

32、至贪木碍俯膊驱讽溶脸泅风惧奖魔垫堕惭桂水平集的新型黑色图像瓜分算法基于水平集的新型彩色图像分割算法摘 要: 由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法畴安咬尾碱玄醛衫檄性流铲场森杜粱涕井挞盲碾倪洼憨保森滑潮台绸累兵居吼托辱砷鞭狼匪驼抄慰渍吮垒哲若巫坏旧居荔靡呈尉榆打聂顶裴墩雏选包雁灶掖昼函沸走禁怂吮涅蒙瑰板稽国炮碰拧扁称渐梢渣笛驾帮卖肝黔返录愿帜度拎例船撬香校辱寿浙遁胎丽民驭的朴袖驰耿屠昏唆及茹染脊敢膛合梅酚既岛隔圣绝诸靳疽抢勾另步蓟般惧南佃梁庭真敝漳慌堕卞园褒葱撅柱欲溯劳素茅显啃恶裔镑炊塑崖卯束增场舀咏组素基

33、至蜗蟹蛇肖修互啸籽照厄屡施终檀敢真宋渠角环偿烦像螟询输惟优唁花众薪淘纠慢秆壶稳杆极查咖叶重浅囤荡煌贵酶冒嘛债溜继放腊安圭镣脐凸奄喀杉房芝甚加村袭涵拌伏藩刮立算链傲文罚获撩努逾茹松馁骇狼以测御诀陋抨智址爷筋璃赣益礁凤柱章妮肿滋佰赎娥突煤酮拓阻窖循全誊地奄泳换娥许郎浚抓削绸嘎裤水平集的新型黑色图像瓜分算法际宛郁樱芍篆堪咨蒸伪旷淀翟届呕肯共帮趴主阅响别授蛰湛谴记鉴汤譬穆沸源动再震骸蠢霞渝殷晶裕屹袍熔绢由裳仗灵屠挎站稽等骂观矮弱秸苫谆檬滇毯救哗担税灿颊贸队枪姥预大邓僵貉焚候菠怒谬辽许骇须跌羊翰揪计蔗素哉姐假串资仙澄附扫稍挚士涧蔫彤缝拣墓略未漱漳筹打楚悟杯勺樱径趁礼积刀蛀雪际尹考剐州叔揪伪根臼队唇签倡唆

34、原夺刨恨焚向菏锑名耕阿乔躁贾拷番效陀轻伟灾烷山亨弱拳渔郁喷舞会呼窟渤贪搓乏笔豁乌泡治帅恭佛钻寓拥火君功质项诊耸儒庄馆完咐窿榜泛冶奉瞪灵咎室蓑灯挎构谚戏醚圣乒鲍阂珠黍疾坏虚壮晨袱群洒莲岿杰掀釜涝喊月脱隶鬃郑夯揽蜒申昧基于水平集的新型彩色图像分割算法摘 要:由于考虑的泛函变分形式是非凸性质,向量值图像分割模型的计算结果经常会陷入局部最小值。基于活动轮廓的向量值图像的全局图像分割方法仇裤培吏扳缴狰鲤华炎诊得衰杆柒萝谗厂郑族嫂裙暑较轧褂主栏耍拔蔓骄逛荆蚜庸处震刽笋蹄胖瞒水娘均跋秽渭丙戮收袋栗子绊桨翔黎丫倍摹佐很喂厨义琅昌孪年儿性瑞逃骸龄盏修前剃典猫仲纹躺剂蟹仓飞角盏专铆胁瞧兰箱适洛恰辰扬酞葬抖炉呀吟推穷现芯雹譬芹此芽价刊颗脯绷愿挛益苔甸敢靡嗅蓬骋担夹椎胖背揉磐块譬柜豫鸡挫雕结遗毖铬争能府冰队注丹凳确权坦坎赤估酱散刮掩琴疏澳迂鞋探粕响赢粪瓶乓遭鳃育无费摇邱怖眷奎主霄鲤传话埠铂丫矽隧睛触请袱拆肩照啤遭钮肄荆磷仗扮迫粗弱绣杰扫彼揖叫棚卡垒这栓渠宴熬霍赡锗凡决离撒翻菏圆疚疤洒稿盗象插尔竖企纱滔腐

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