模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2016, Vol. 29 Issue (9): 797-806    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201609004
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多先验形状的图割分割方法*
辛月兰1,2,汪西莉1,张晓华3,黄鹤鸣2
1.陕西师范大学 计算机科学学院 西安 710119。2.青海师范大学 物理系 西宁810008。3.Department of Intelligent Information System, Hiroshima Institute of Technology, Japan
Graph Cut Segmentation Method Based on Multiple Priori Shape
XIN Yuelan1,2 , WANG Xili1, ZHANG Xiaohua3, HUANG Heming2
1.School of Computer Science, Shaanxi Nomal University, Xi′an 710119.2.Department of Physics, Qinghai Normal University, Xining 810008.3.Department of Intelligent Information System, Hiroshima Institute of Technology, Japan

全文: PDF (1823 KB)   HTML (1 KB) 
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摘要 为了分割图像中的多个目标,提出多先验形状约束的多目标图割分割方法。首先,使用离散水平集框架的形状距离定义先验形状模型,并将这一模型合并到图割框架的区域项中,同时通过加入多类形状先验扩展形状先验能量。然后,通过自适应调节形状先验项的权重系数,实现自适应控制形状项在能量函数中所占的比重,克服人工选择参数的困难,提高分割效率。最后,为使方法对于形状仿射变换具有不变性,使用尺度不变特征变换和随机抽样一致结合的方法进行对准。实验表明,文中方法能够较好分割图像中的多个目标,且能较好克服图像的噪声污染、目标被遮挡等信息缺失问题。
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作者相关文章
辛月兰
汪西莉
张晓华
黄鹤鸣
关键词 多先验形状模型 图割 图像分割 参数自适应    
Abstract:To segment multiple objects in the graph, a graph cut segmentation method for multiple priori shape constraints is proposed. The shape distance in a discrete level set framework is used to define the priori shape model ,and then this model is merged into the regional item of the graph cut framework. The priori energy function is expanded by adding multiple shape priors. The weight coefficient of shape prior item is adaptively adjusted to realize the adaptive control of shape items accounted for the proportion of the energy function. And thus, the problem of artificial selection of parameters is solved and the efficiency of segmentation is enhanced. To obtain the invariance of the method proposed in this research for shape affine transformation, the techniques combining the scale invariant feature transform and the random sample consensus are employed to align. The experimental results indicate that multiple targets in the image can be segmented by the proposed method. Moreover, the image noise pollution as well as occlusion is inhibited.
Key wordsMultiple Priori Shape Model    Graph Cut    Image Segmentation    Parameter Self-Adaption   
收稿日期: 2015-05-22     
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61662062,41471280,61462072,41171338)、国家教育部“春晖计划”项目(No.Z2014020,Z2012100)、青海省自然科学基金项目(No.2016-2J-745)资助
作者简介: 辛月兰,女,1972年生,博士研究生,副教授,主要研究方向为图像处理、模式识别.E-mail:xinyue001112@163.com.汪西莉(通讯作者),女,1969年生,博士,教授,主要研究方向为人工智能、模式识别、图像处理.E-mail:wangxili@snnu.edu.cn.张晓华,男,1963年生,博士,副教授,主要研究方向为计算机图形学、图像处理、机器学习.E-mail:zhxh@cc.ithiroshima.ac.jp.黄鹤鸣,男,1969年生,博士,教授,主要研究方向为模式识别.E-mail:huanghm@qhnu.edu.cn.
引用本文:   
辛月兰,汪西莉,张晓华,黄鹤鸣. 多先验形状的图割分割方法*[J]. 模式识别与人工智能, 2016, 29(9): 797-806. XIN Yuelan , WANG Xili, ZHANG Xiaohua, HUANG Heming. Graph Cut Segmentation Method Based on Multiple Priori Shape. , 2016, 29(9): 797-806.
链接本文:  
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