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基于SLIC显著性检测及C-V模型的紫外图像分割研究: 2022年; 为实现紫外图像中高压设备放电区域的自动分割,该文提出一种基于SLIC显著性检测及C-V主动轮廓模型的图像分割方法。首先将紫外图像进行SLIC超像素分割,然后进行显著性检测,最后将显著性检测结果输入C-V模型进行图像分割。实验结果表明,与传统的C-V模型和RSF&LoG模型相比,该文方法不仅可以准确区分图像的前景(放电区域)和背景,从而准确提取紫外图像放电区域,而且具有良好的抗噪性能,取得最好的紫外分割图像结果。; 陈科羽严尔梅杨刘贵陈凤翔徐梁刚; 关键词：显著性检测 C-V模型

一种基于两步纳什均衡改进C-V模型的医学图像分割方法: 本发明提供一种基于两步纳什均衡改进C‑V模型的医学图像分割方法，建立数学模型，初始化轮廓曲线，输入目标集和背景集，读取节点的像素灰度，与目标集中的节点进行比较，如果修正的纳什均衡未出现平衡，将节点存储到背景集中，否则，修...; 张天驰张菁朴光宇李根苏一北张继超

一种基于优化K-means聚类和C-V模型的红外林火检测方法: 本发明公开了一种基于优化K‑means聚类和C‑V模型的红外林火检测方法，首先采用最大中值滤波算法对红外图像进行噪声抑制预处理，然后结合粒子群优化与K‑means聚类算法对红外图像中的火灾目标区域进行粗分割，并将粗分割结...; 周慧鑫王珂李欢宋江鲁奇王瑛琨张嘉嘉张喆腾翔杨庆友王财顺梅峻溪刘志宇秦翰林罗云麟甘长国

基于改进C-V模型超声颈动脉图像内-中膜厚度的测量: 2021年; 颈总动脉内-中膜厚度是心脑血管疾病早期筛查和诊断的主要标准之一。文章提出了一种基于超声图像的颈动脉内-中膜厚度半自动测量方法。最初在相关的颈动脉超声图像中选择感兴趣的区域,然后采用改进的C-V主动轮廓模型算法,在公式中加入局部强度信息,从而实现了图像局部结构的分割。该算法分为两步,第一步利用改进的C-V方法从超声图像中分割腔-内膜边界。在得到腔-内膜边界后,第二步使用类似的方法检测中-外膜边界。成功分割出腔-内膜和中-外膜边界后,可方便地计算内-中膜厚度。实验结果表明该方法可以在较少的人工输入并且不需要任何预处理步骤的条件下准确地测量内-中膜厚度。; 王晓桐丁海波; 关键词：颈动脉内-中膜厚度

一种基于指数型多尺度影像序列的C-V模型对SAR影像海岸线快速自动分割方法: 本发明提供一种C‑V模型对SAR影像海岸线快速自动分割方法，包括以下步骤：对原始SAR影像进行三次样条Bessel差值函数处理，重采样生成分辨率由低到高的多尺度影像序列，对上一级尺度影像进行横向上的影像分割处理，得到C‑...; 卢丽君胡娇静张继贤许君一赵争

基于改进C-V模型的图像分割方法被引量：1: 2020年; 由于传统C-V模型不能准确分割灰度不均匀的图像,本文基于传统C-V模型进行了局部变量的改进,改进后的模型不仅可以准确分割灰度不均匀的图像,而且能够更好的刻画各点邻域的灰度变化情况,使得边界信息可以较好的被分割。实验证明,在对图像进行分割时,文章的方法与原模型相比效果更好。; 马锐张新东杨思渊唐泉; 关键词：偏微分方程图像分割 C-V模型

一种基于C-V模型的电晕放电紫外成像分割方法被引量：5: 2020年; 为了判断高压设备发生电晕放电的位置和大致的放电强度,利用紫外成像仪对设备进行记录并判断高压设备的绝缘缺陷。通过C-V(Chan-Vese)模型方法对紫外图像光斑进行图像分割提取,且引入了光斑面积和光斑边界周长两个特征量来判断设备放电状态。结果表明,C-V模型提取光斑自动化程度高,耗时短,抗噪能力更强,具有很好的全局优化,能够在一定程度上减少漏检的放电区域,且引入的特征量能够较好地表征放电状态。; 潘臻王振洲徐达双永灿王子豪栗义康; 关键词：电晕放电 C-V模型紫外成像图像分割特征量

一种基于二维最大熵阈值C-V模型的医学图像分割法: 本发明公开了一种基于二维最大熵阈值C‑V模型的医学图像分割方法，包括：首先，基于输入的原始图像的灰度图，计算出其点灰度‑区域灰度均值的二维直方图；其次，使用二维最大熵法确定最佳阈值，将图像预分割为目标、背景、噪声和边缘四...; 曾艳阳谢高森贾盼盼张建春

基于改进C-V模型的棉花叶片目标提取方法被引量：1: 2019年; 为解决自然条件下棉花叶片因其轮廓几何边缘长势不均匀所导致的叶片目标提取不精准问题,提出一种基于改进C-V模型的棉花病害叶部目标提取方法。在传统C-V模型的基础上,将长度惩罚项和符号距离函数的约束能量项引入能量模型中,以达到对演化曲线长度变化的约束目的,从而完成对整幅图像目标特征的提取。本研究算法先对待分割的图像设置初始曲线,并利用高斯滤波算子对待分割图像进行平滑滤波处理,然后根据图像全局灰度信息和局部二值匹配信息建立能量方程,根据其离散化形式,对水平集函数进行演化,并从中提取演化曲线,最后根据水平集函数演化过程所满足的终止条件,输出图像分割结果。按照不同天气条件和不同背景采集了1 200幅棉花叶片样本图像,对本研究算法进行测试。试验结果表明:本研究算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标(棉花叶片)轮廓提取准确率分别达到82.23%、82.73%和84.60%。分割结果表明,本研究算法能够对3种天气条件(晴天、阴天、雨天)与4种复杂背景(白地膜、黑地膜、秸秆、土壤)特征混合的棉花叶片图像目标特征轮廓实现准确提取。; 李凯张建华韩书庆孔繁涛吴建寨; 关键词：棉花叶片全局信息局部信息特征提取图像分割

基于C-V模型和形态学的道路图像处理方法被引量：3: 2019年; 主要运用水平集的思想,通过能量函数的最小化构造C-V模型,对给定的道路图像进行图像分割。通过数学形态学进行优化,对目标内部的空洞区域填充,以解决图像中道路轨迹不清晰问题。仿真结果表明,该方法最终可以得到比较精确的道路分割图像。; 王啸伟张兴媛史红标宋大成李宝磊; 关键词：水平集 C-V模型图像分割形态学

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