基于期望最大化的水平集分割算法

作     者：高尚兵 严云洋 GAO Shang-bing;YAN Yun-yang

作者机构：淮阴工学院计算机工程学院江苏淮安223001 南京理工大学计算机学院江苏南京210094 

基　　金：江苏省高校自然科学计划基金项目(08KJB520001) 江苏省"青蓝工程"基金项目 

出 版 物：《计算机工程与设计》 (Computer Engineering and Design)

年 卷 期：2011年第32卷第7期

页      码：2436-2438,2466页

摘      要：针对经典的水平集算法(比如Chan-Vese模型算法)在迭代过程中要重新初始化和容易受噪声和模棱两可的边界的影响的缺点,增加一项内部能量泛函达到不需重新初始化的目的,并结合贝叶斯决策理论,利用图像先验知识,提出了一个改进的能量函数,根据符号距离函数来不断调整水平集函数的偏差。该函数是利用期望最大化算法来得到的。实验结果表明,该算法分割精度和运行准确率上都优于经典算法。

主 题 词：图像分割 期望最大化算法 递归 水平集 贝叶斯决策 

学科分类：08[工学] 080203[080203] 0802[工学-机械学] 

D　O　I：10.16208/j.issn1000-7024.2011.07.042

馆 藏 号：203149500...