基于加权L1-L2拟合的模糊活动轮廓图像分割
王选
唐利明
湖北民族大学 数学与统计学院,湖北 恩施 445000
摘要：为了对灰度不均匀图像进行分割,结合图像的局部和全局信息,提出基于加权L1-L2 拟合能量项的模糊活动轮廓图像分割(fuzzy active contour based on weighted L1-L2 fitting energy for image segmentation,FAWFE)模型.首先,利用模糊隶属度函数,基于图像局部和全局信息构建混合模糊拟合图像.然后,构建加权L1 拟合能量项,量化原始图像与混合模糊拟合图像之间的差异,有效地处理灰度不均匀问题.最后,结合L2 拟合能量项,保证能量泛函的凸性,使得模型解的存在性和唯一性得以保证,避免陷入局部极小.另外,采用交替迭代算法对FAWFE模型进行数值求解,并与经典的活动轮廓模型对比.结果表明,FAWFE模型不仅可以准确定位目标边界,而且可以在0.6 s左右实现对图像的处理,对于合成图像和真实图像均有良好的处理效果.
关键词：图像分割局部和全局信息灰度不均匀混合模糊拟合图像能量项交替迭代算法
分类号：TP391(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(62061016)国家自然科学基金(61561019)湖北民族大学科研创新项目(MYK2023040)
论文发表日期：2023-12-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 489-498 )
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