基于小波域的模糊化区域竞争模型的图像分割方法
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李晓峰(1977-),男,博士,讲师,主要从事 智能感知与测控技术、图像处理与分析等的研究工作.

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国家“863”高技术研究发展计划(2011AA110503)和中央高校基本科研业务费专项资金资助 项目 (北京交通大学 交通运输学院 轨道交通控制与安全国家重点实验室,北京 100044)


Image segmentation method based on fuzzy region competition model in wavelet-domain
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    摘要:

    本文中提出了一种基于小波变换的模糊化区域竞 争图像分割算法。该算法利用小波变 换在纹理分类 的优越性,在模糊化区域竞争算法的框架下对图像实施非抽样小波变换,建立起基于小波域 的统计特征参 数,并根据此特征参数构造能量函数。在算法求解过程中,通过采用快速迭代算法加快算法 求解的速度。 本文提出的图像分割算法可以有效地降低信噪比的敏感性,有效地解决模糊图像分割问题。 实验结果表明, 本文提出的分割方法在分割质量和速度上比经典的主动轮廓模型和模糊化区域竟争分割算法 更具有优越性。

    Abstract:

    In this paper,a wavelet transform based fuzzy region competition image segmentation algorithm is proposed.Utilizing the superiority of texture classification based on wavelet transform,this algorithm processes t he image with undecimated wavelet transform under the fuzzy region competition algorithm,and then sets up the statistical characteristics of parameters in the wavelet domain first.Based on the parameters described above,the energy function is constructed accordingly.In the stage of s olving the equation,a fas t iterative algorithm is adopted to accelerate the procedure.The image segmentation algorithm proposed here can de cr ease the sensitivity of the signal-to-noise ratio,which often occurrs in traditional segmentation methods. Corresponding experiments are carried out.In these experiments,active contours w ithout edges and the fuzzy region competition image segmentation algorithm are adopted as the references to evaluate our algor ithm.Experimental results show that our proposed algorithm has promising performance on the segmentation qualities a nd the segmentation rate than the active contours without edges and the fuzzy region competition image segmentation algor ithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

李晓峰,杨艳芳,秦勇.基于小波域的模糊化区域竞争模型的图像分割方法[J].光电子激光,2013,(2):391~396

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  • 收稿日期:2011-09-13
  • 最后修改日期:2012-12-12
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