孙文杰
- 作品数：2 被引量：11H指数：2
- 供职机构：南京理工大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：香港特区政府研究资助局资助项目江苏省博士后科研资助计划项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 脑MR图像互信息最大的凸优化分割模型被引量：5
- 2012年
- 脑MR图像中普遍存在灰度不均匀性,传统的分割方法无法得到理想的脑组织分割结果.为此提出一种基于互信息最大化准则的变分水平集凸优化分割模型.首先建立最大化图像灰度与标记之间互信息能量的分割模型,并融入偏移场信息;对模型进行水平集表示和凸优化后,再引入边缘指示函数加权的总变差范数;最后采用SplitBregman方法快速求解.实验结果表明,该模型可以得到较准确的脑组织分割和偏移场矫正结果,对噪声和灰度不均匀性有很好的鲁棒性.
- 潘晓花孙文杰韦志辉王平安孙权森夏德深
- 关键词：图像分割互信息变分水平集凸优化
- 一种改进的活动区域轮廓模型--无需水平集重新初始化被引量：6
- 2008年
- 基于区域的活动区域模型已经成功应用在图像分割、目标跟踪等领域,较之基于梯度的活动轮廓模型具有很多优点。但是,这些水平集模型在演化过程中,为了保持为符号距离函数,必须对其重新初始化,降低了曲线演化速度,增加了实现复杂度。为了解决重新初始化问题,在测地活动区域模型的能量函数中,加入惩罚项来约束水平集保持为符号距离函数,无需再重新初始化,极大地提高了演化速度。将其运用在纹理图像、脑MR图像分割以及视频跟踪中,实验证明该模型是有效的。
- 孙文杰陈允杰汤杨韦志辉王平安夏德深
- 关键词：水平集重新初始化CV模型图像分割
