A Kind of Infrared Image Segment Method Using Improved Chan-Vese Model
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摘要: 为了解决基于 Chan-Vese(CV)模型的传统水平集方法难以分割灰度不均匀红外图像的问题,本文提出一种基于改进 CV 模型的水平集分割方法。通过加入可处理局部区域信息的局部项,使得改进的 CV 模型能够有效避免不均匀背景对水平集演化过程的干扰。此外,通过加入符号距离能量惩罚项,使得该模型无需重新初始化过程,从而提高了水平集函数的演化效率。实验结果表明,本文方法对于红外图像的分割具有较高的精度。
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期刊类型引用(2)
1. 陈黎艳,熊强强,曾美琳. 基于改进逆滤波的红外图像目标信息快速复原研究. 激光杂志. 2022(08): 164-168 . 百度学术
2. 王志社,姜晓林,武圆圆,王君尧. 可见光与红外图像组K-SVD融合方法. 红外技术. 2021(05): 455-463 . 本站查看
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