圖像分割的基于模糊的測(cè)地活動(dòng)區(qū)域模型

圖像分割的基于模糊的測(cè)地活動(dòng)區(qū)域模型

全部作者： 李燦飛 王耀南 第1作者單位： 湖南大學(xué) 論文摘要： 提出了1種新耦合模糊測(cè)地活動(dòng)區(qū)域模型用于圖像分割。與N. Paragios和R. Derichhave提出的通常的測(cè)地活動(dòng)區(qū)域模型相似，該模型組合邊界和區(qū)域信息。邊界信息由邊界檢測(cè)器決定，區(qū)域信息由新定義的基于隸屬函數(shù)度量決定，采用極速下降法得到目標(biāo)函數(shù)最小化所對(duì)應(yīng)的偏微分方程，然后采用水平集算法求解。但是與通常的測(cè)地活動(dòng)區(qū)域模型不相同的是，我們的模型不是基于在觀測(cè)圖像灰度直方圖得到的混合高斯函數(shù)基礎(chǔ)上采用最大值原理，而是基于模糊聚類后的隸屬度函數(shù)。基于隸屬度，我們定義了1種新穎的區(qū)域度量。根據(jù)運(yùn)動(dòng)方程組，各初始曲線在區(qū)域力，邊界力以及正則化力共同作用下朝著分割結(jié)果方向演化，其性能在合成圖像中得到證實(shí)并且在腦圖像中得到驗(yàn)證。 關(guān)鍵詞： 圖像分割，測(cè)地活動(dòng)區(qū)域模型，模糊聚類，隸屬函數(shù)，水平集 (瀏覽全文) 發(fā)表日期： 2006年11月30日 同行評(píng)議：

1. 英文語(yǔ)法有非常多的地方出錯(cuò)，極大地影響了文章的質(zhì)量。建議投稿前先用WORD的語(yǔ)法檢查。 2. 參考文獻(xiàn)重復(fù)[10]和[15] 3. 圖4圖標(biāo)有誤，“In the following rows, from upper to lower, the first, the second and the third rows are ......The forth row is the partition segmented.\"應(yīng)該為\"The second, the third, and the fourth row are curve propagations for background, GSF, GM and WM, respectively. The fourth column is the partition segmented.\" 4. 在實(shí)驗(yàn)部分，特別是在CT Brain和MRI Brain分割實(shí)驗(yàn)中，增加與GAR結(jié)果的比較�！�

綜合評(píng)價(jià)： 修改稿： 注：同行評(píng)議是由特聘的同行專家給出的評(píng)審意見(jiàn)，綜合評(píng)價(jià)是綜合專家對(duì)論文各要素的評(píng)議得出的數(shù)值，以1至5顆星顯示。

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