An Improved Adaptive Level Set Method for Image Segmentation
An Improved Adaptive Level Set Method for Image Segmentation
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一种改进的自适应水平集图像分割方法
DOI：
10.1142/s0218001418540137
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发表时间：
2018-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
李平
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
张莉;吴开腾;李平
为了提高图像分割的准确性，在无需重新初始化的水平集进化方法和自适应距离保持水平集进化方法的基础上，提出了一种改进的自适应水平集方法。本文的主要创新之处是对发展方程中权系数的一种新的定义。通过对合成图像和真实的图像的数值实验，证明了改进的方法能够检测出特定的目标边界、目标的内外轮廓、多目标的边缘以及目标的弱边界。数值实验表明，改进的自适应水平集方法与前两种方法相比，具有更快的分割速度和更高的分割精度，尤其是在弱边界和边缘的多目标分割问题中。
In order to improve the accuracy of image segmentation, an improved adaptive level set method is proposed based on level set evolution without re-initialization method and adaptive distance preserving level set evolution method. A new definition of weight coefficient in evolution equations is the main innovation of this paper. The improved method can detect certain object boundaries, interior and exterior contours of an object, edges of multi-objects and weak boundaries of an object by synthetic and real images numerical experiments. Numerical results show that the improved adaptive level set method has faster segmentation speed and higher segmentation accuracy compared with the previous two methods, especially in weak boundaries and edges of multi-objects segmentation problems.
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影响因子：
10.6
作者：
Chan, TF;Vese, LA
通讯作者：
Vese, LA
DOI：
10.1109/34.368173
发表时间：
1995-02-01
影响因子：
23.6
作者：
MALLADI, R;SETHIAN, JA;VEMURI, BC
通讯作者：
VEMURI, BC
DOI：
10.1006/jvci.1999.0439
发表时间：
2000-06-01
影响因子：
2.6
作者：
Gomes, J;Faugeras, O
通讯作者：
Faugeras, O
影响因子：
8
作者：
Mahood, Lutful;Ali, Haider;Khan, Gulzar Ali
通讯作者：
Khan, Gulzar Ali
影响因子：
3.1
作者：
Sussman, M;Fatemi, E
通讯作者：
Fatemi, E