کد مقاله کد نشریه سال انتشار مقاله انگلیسی نسخه تمام متن
4968742 1449750 2016 29 صفحه PDF دانلود رایگان
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Image segmentation using the level set and improved-variation smoothing
ترجمه فارسی عنوان
تقسیم بندی تصویر با استفاده از سطح تنظیم شده و اصلاح تغییرات بهبود یافته است
ترجمه چکیده
مدل های کنتراست فعال سنتی با تصاویر واقعی با مناطق فرعی غیرمعمول ضعیف عمل می کنند. به منظور غلبه بر این محدودیت، در این مقاله یک الگوریتم تقسیم بندی جدید ارائه شده است. اولا، با تجزیه و تحلیل شرایط هموار سازی برای تقسیم بندی تصویر، یک تابع صاف با تغییرات کامل بهبود می یابیم. این تابع می تواند مناطق زیر نامحدود را صاف کند، لبه های قوی را حفظ کند و لبه های ضعیف را افزایش دهد. سپس سطح تعیین شده برای تفکیک جزء صاف با استفاده از عملکرد صاف استفاده می شود. در نهایت، با توجه به سطح اطمینان بخش های تقسیم بندی، ما شرایط همگرا را به هموار اضافه می کنیم تا منحنی تقسیم بندی از بین نرود. نتایج تجربی نشان می دهد که این مدل حساس به نویز است و می تواند با شدت نامتغیر باشد.
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه مهندسی کامپیوتر چشم انداز کامپیوتر و تشخیص الگو
چکیده انگلیسی
Traditional active contour models perform poorly on real images with inhomogeneous sub-regions. In order to overcome this limitation, this paper has proposed a novel segmentation algorithm. Firstly, analyzing the smoothing conditions for image segmentation, we construct a smoothing function with improved total variation. This function can smooth the inhomogeneous sub-regions, preserve the strong edges and enhance the weak edges. Then, the level set is employed to segment the smoothing component using the smoothing function. Lastly, according to the confidence level of segmentation sub-regions, we add a convergence condition to the smoothing to prevent the segmentation curve from vanishing. Experimental results indicate that this model is insensitive to noise and can deal with inhomogeneous intensity.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computer Vision and Image Understanding - Volume 152, November 2016, Pages 29-40
نویسندگان
, , ,