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图像分割的基于模糊的测地活动区域模型

2013-08-19 01:12

全部作者： 李灿飞 王耀南 第1作者单位： 湖南大学 摘要： 提出了1种新耦合模糊测地活动区域模型用于图像分割。与N. Paragios和R. Derichhave提出的通常的测地活动区域模型相似，该模型组合边界和区域信息。边界信息由边界检测器决定，区域信息由新定义的基于隶属函数度量决定，采用极速下降法得到目标函数最小化所对应的偏微分方程，然后采用水平集算法求解。但是与通常的测地活动区域模型不相同的是，我们的模型不是基于在观测图像灰度直方图得到的混合高斯函数基础上采用最大值原理，而是基于模糊聚类后的隶属度函数。基于隶属度，我们定义了1种新颖的区域度量。根据运动方程组，各初始曲线在区域力，边界力以及正则化力共同作用下朝着分割结果方向演化，其性能在合成图像中得到证实并且在脑图像中得到验证。 关键词： 图像分割，测地活动区域模型，模糊聚类，隶属函数，水平集 (浏览全文) 发表日期： 2006年11月30日 同行评议：

1. 英文语法有非常多的地方出错，极大地影响了文章的质量。建议投稿前先用WORD的语法检查。 2. 参考文献重复[10]和[15] 3. 图4图标有误，“In the following rows, from upper to lower, the first, the second and the third rows are ......The forth row is the partition segmented.\"应该为\"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. 在实验部分，特别是在CT Brain和MRI Brain分割实验中，增加与GAR结果的比较。　

综合评价： 修改稿： 注：同行评议是由特聘的同行专家给出的评审意见，综合评价是综合专家对各要素的评议得出的数值，以1至5颗星显示。