+高级检索
基于GAC-CV混合模型的憎水性图像分割算法研究
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

基金项目:


Investigation on Segmentation Algorithm of Hydrophobicity Images Based on GAC-CV Hybrid Model
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    摘要:

    几何主动轮廓(GAC)模型根据曲线的几何特性可以避免演化过程中重新参数化,但其分割模糊边界对象的效果不佳,而Chan-Vese(CV)模型通过最大化目标与背景的灰度差可以有效地区分图像的模糊边界。基于此,提出一种GAC-CV混合模型,即将图像的边缘信息与区域信息融合进入同一个"能量"泛函,并对不同的分割目标采取不同的分割策略,提高凹形边缘的捕获能力。对绝缘子7种等级的憎水性图像的分割结果表明,该混合模型具有优越的分割性能,对水珠亮点的检测率高达95%。

    Abstract:

    The geometric active contour(GAC) model can avoids reparameterization based on the geometry characteristics, but it has the poorly ability in dividing a fuzzy boundary. In contrast, by maximizing the grayscale difference between the target and the background, the Chan-Vese(CV) model can effectively differentiate the fuzzy boundary. Based on the aforementioned consideration, the GAC-CV hybrid model is proposed, where the edge of the image and the region information are merged into the same "energy" function, and the various segmentation strategies are adopted for different segmentation targets to improve the capture ability of the concave edge.The segmentation results about thewater-repellent images of seven grade of the insulators show that the hybrid model has superior segmentation performance, and the detection rate of water bead highlights is as high as 95%.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
文章指标
  • PDF下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 摘要点击次数:
  • 引用次数:
引用本文

张广东?覮,王锋,温定筠,安义,王晓飞,高立超,杨军亭.基于GAC-CV混合模型的憎水性图像分割算法研究[J].湖南大学学报:自然科学版,2019,46(3):96~102

复制
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2019-09-27
  • 出版日期:
作者稿件一经被我刊录用,如无特别声明,即视作同意授予我刊论文整体的全部复制传播的权利,包括但不限于复制权、发行权、信息网络传播权、广播权、表演权、翻译权、汇编权、改编权等著作使用权转让给我刊,我刊有权根据工作需要,允许合作的数据库、新媒体平台及其他数字平台进行数字传播和国际传播等。特此声明。
关闭