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一种改进的连续最大流图像分割模型

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在图像分割中,基于连续最大流模型的快速算法有明显的优势,但分割结果易受参数和步长的影响,过分割会产生大量阶梯效应的伪影,而且纹理特征不明显。文章提出一种先对图像进行预处理的新型最大流分割模型,并给出一种新的参数选取方式。实验结果表明,文章提出的新算法在速度和分割效果上更有优势。
An Improved Continuous Max-Flow Image Segmentation Model
In the image segmentation model,fast algorithms based on the continuous maxi-mum flow model have obvious advantages,However,the segmentation results are easily affected by parameters and step-size,and over-segmentation will produce a lot of step artifacts,and the texture features are not obvious.We propose a new maximum flow segmentation model that preprocesses the image first,and gives a new parameter selection method.Experimental results show that our new algorithm has more advantages in speed and segmentation effect.

continuous max-flowOTSUaugmented lagrangian algorithmADMM

李睿、刘朝霞、曹姗姗

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信阳学院数学与统计学院,河南 信阳 464000

中央民族大学理学院,北京 100081

连续最大流 最大类间差 增广拉格朗 日算法 交替方向乘子法

国家自然科学基金

11871457

2024

数学的实践与认识
中国科学院数学与系统科学研究院

数学的实践与认识

CSTPCD北大核心
影响因子:0.349
ISSN:1000-0984
年,卷(期):2024.54(1)
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