Abstract-Intensity inhomogenities förekommer ofta i verkliga bilder och kan orsaka betydande svårigheter i bildsegmentering. För att övervinna de svårigheter som orsakas av intensitetsinhomogeniteter föreslår vi en regionbaserad aktiv konturmodell som bygger på intensitetsinformation i lokala regioner i en kontrollerbar skala. En datamonteringsenergi definieras i form av en kontur och två monteringsfunktioner som lokalt approximerar bildstyrkorna på konturens båda sidor. Denna energi inkorporeras sedan i en variationsnivå uppsättning formulering med en nivå inställd legalisering term, från vilken en kurva evolution ekvation härleds för energiminimering. På grund av en kärnfunktion i datamonteringstermen extraheras intensitetsinformation i lokala regioner för att styra konturens rörelse, vilket gör det möjligt för vår modell att hantera intensitetsinhomogenitet. Dessutom är regelbundenheten i nivåuppsättningen funktion i sig bevarad av nivåuppsättningen legalisering term för att säkerställa korrekt beräkning och undviker dyr reinialisering av den evolverande nivåuppsättningen funktion. Experimentella resultat för syntetiska och verkliga bilder visar önskvärda resultat av vår metod. Index Terms-Image segmentering, intensitet inhomogenitet, nivåuppsättning metod, region-skalbar monteringsenergi, variationsmetod.
REF använder regional information för att lösa problem som orsakas av intensitetsinhomogeniteter.
Minimization of Region-Scalable Fitting Energy for Image Segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'journal': 'IEEE Transactions on Image Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Mathematics']}